knn计算题

太原pm2.5

1. 传统的kNN分类方法的距离计算有哪些？

（1）欧式距离：计算两个样本的欧氏距离，也就是样本点之间的直线距离；

（2）曼哈顿距离：计算两个样本的曼哈顿距离，也就是样本点之间的网格距离；

（3）切比雪夫距离：计算两个样本的切比雪夫距离，也就是样本点之间的曲线距离；

决战东北（4）马氏距离：计算两个样本的马氏距离，也就是样本点之间的概率距离；

调查研究报告格式（5）余弦夹角：计算两个样本的余弦夹角，也就是样本点之间的相似度距离。

2. KNN算法有哪几种？

（1）近邻分类算法：K最近邻分类算法是最简单的KNN算法，它根据训练数据集中的其他样本点的距离来预测新样本的类别；

（2）近邻回归算法：K最近邻回归算法是一种分析相近样本的算法，可根据给定样本的k

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黎曼几何杭州行知中学个最相似的样本点，预测给定样本的值；

（3）近邻离点检测算法：K最近邻离点检测算法是一种检测异常点的算法，根据与给定样本的距离来判断一个数据是否为离点。

本文发布于:2024-09-22 21:19:49，感谢您对本站的认可！

标签：样本距离算法计算检测

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