昇思大模型平台学习第十七天
knn(K近邻算法)既可用于分类也可用于回归算法。
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knn(K近邻算法)既可用于分类也可用于回归算法。
几个关键步骤包括：
- 计算距离：通常使用欧氏距离或其他距离度量方法来计算待分类样本与已知样本之间的距离。
- 选择k值：k是一个重要参数，表示要考虑的最近邻居的数量。k的选择可能会对结果产生显著影响。K值越小，容易受噪声影响，反之，会使类别之间的界限变得模糊。
- 投票策略：在分类中，通常采用多数表决法；在回归中，则可能采用平均或加权平均。
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