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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。
A、正确;
B、错误
发布时间:
2025-05-18 14:07:15
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相关试题
1.
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。
2.
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。
3.
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。
4.
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。
5.
k-近邻分类算法(k Nearest Neighbors,简称kNN)通过计算每个训练数据到待分类元组的距离,取与待分类元组距离最近的k个训练数据,k中哪个类别训练数据占多数,则待分类元组就属于哪个类别
6.
编写一个图像分类系统,能够对输入图像进行类别预测。具体的说,利用数据库的2250张训练样本进行训练;对测试集中的2235张样本进行预测。
7.
试阐述K近邻分类算法(KNN)的核心思想,并归纳其算法的详细执行步骤(不需要实现算法)?
8.
KNN分类中K的取值会影响分类结果,并且该KNN对噪声数据敏感。
9.
最近邻算法对于类别不平衡数据预测效果好。( )
10.
有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是:()A.在训练样本上执行分类器算法,生成分类模型;B.选定样本,将所有样本分成训练样本和测试样本两部分;C.在训练样本上执行分类模型,生成预测结果;D.根据预测结果
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