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K近邻数值预测是利用一个样本的K个最相似的邻居的目标属性的取值来进行预测。
A、正确;
B、错误
发布时间:
2025-05-08 18:35:48
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1.
K近邻数值预测是利用一个样本的K个最相似的邻居的目标属性的取值来进行预测。
2.
K近邻方法的核心思想是对一个预测样本A,从训练数据集中找到与其最相似的k个样本,利用这个k个样本的类别来决策该样本A的类别。
3.
K近邻算法的工作阶段,对于给定的一个待测样本,基于某种近邻索引方法找出训练样本集中与其最靠近的K个样本,基于这K个训练样本的先验概率来预测待测样本的类标记。
4.
KNN分类的时候,对新的样本,根据其k个最近邻的训练样本的类别,通过多数表决等方式进行预测。
5.
最近邻算法选择k个近邻时,k一般大于1。( )
6.
以下关于K-近邻算法描述不正确的是( )A.K-近邻算法是一种监督学习算法B.K-近邻是一种“近朱者赤,近墨者黑”的算法C.为了保证算法的准确性,k-近邻的k值越大越好D.K-近邻算法中的K值的取值影响着预测的结果
7.
K最近邻算法的基本思想是“近朱者赤、近墨者黑”。( )
8.
在k近邻法中,通常采用##来选取最优的k值。
9.
无法利用建立的时间序列模型对时间序列的未来取值进行预测。( )
10.
k-项集是指()。A.包含k个记录的集合B.包含k种取值的元素C.包含k个元素的集合D.包含k种取值的记录
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