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1、K-近鄰是基于統(tǒng)計(jì)的分類方法.K-近鄰算法是數(shù)據(jù)挖掘分類算法中比較常用的一種方法,其基本思想是:給一篇待識(shí)別的文章,系統(tǒng)在訓(xùn)練集中找到最近的K個(gè)近鄰,看這K個(gè)近鄰中多數(shù)屬于哪一類,就把待識(shí)別的文章歸為哪一類.K-近鄰分類器是基于懶惰學(xué)習(xí)方法的,因?yàn)樗鼘?shí)際并沒有(根據(jù)所給訓(xùn)練樣本)構(gòu)造一個(gè)分類器,而是將所有訓(xùn)練樣本首先存儲(chǔ)起來,當(dāng)要進(jìn)行分類時(shí),臨時(shí)進(jìn)行計(jì)算處理.與積極學(xué)習(xí)相比,當(dāng)訓(xùn)練樣本或者測(cè)試樣本數(shù)目迅速增加時(shí),就會(huì)導(dǎo)致K-近鄰的計(jì)算量
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