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k最近邻域分类算法分析与研究

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1.2.1.1高光谱图像监测分类用于高光谱图像监测的方法分类、现有的-2算法可分为光谱特征匹配分类、统计模型分类、同质特征提取分类、纹理信息辅助6789-2/、模糊聚类方法、专家系统分类、神经网络分类、支持向量机分类、流行学习分类、集成学习 。

1、...测试数据的值是所有k个最近邻点值的均值或众数?KNN 算法在处理回归问题时，测试数据的值通常是所有k个最近邻的标签值的平均值 ， 这被称为“回归中的KNN”或“在回归问题中，我们需要预测连续值而不是离散标签 。因此，KNN 算法需要根据最近邻的标签值来计算测试数据的值，而不是通过模式 。具体来说，在使用KNN 算法解决回归问题时 ， 我们会根据测试数据与所有训练数据之间的距离找到最近的k个邻居，然后根据这k个邻居的标签值计算测试数据的值，通常是这k个标签值的平均值 。

2、机器学习有哪些 算法1 。线性回归在统计学和机器学习领域 ， 线性回归可能是最广为人知和最容易理解的一种算法 。2.逻辑回归逻辑回归是机器学习从统计学领域借用的另一种技术 。是“2-2”问题的首选 。3.线性判别分析Logistic回归是传统的分类 算法，其应用场景仅限于2 分类的问题 。如果你有两个以上的类，那么线性判别分析 算法(LDA)是首选的线性分类技术 。

5.朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一个简单而强大的预测建模算法 。6.K近邻算法K近邻(KNN) 算法非常简单有效 。KNN的模型表示是整个训练数据集 。7.学习矢量量化KNN的一个缺点是你需要处理整个训练数据集 。8.支持向量机支持向量机(SVM)可能是最受欢迎和讨论最多的机器学习之一算法 。9.包方法和随机森林随机森林是目前最流行最强大的机器学习之一算法，是一个集成的机器学习算法 。

3、数据 分析必备的统计学基础,数据 分析必备的统计学知识大梳理?【k最近邻域分类算法分析与研究】除了熟悉业务，掌握业务分析思维与工具，数据中还有一个特别重要的知识点分析专家必备技能栈:统计学 。无论是简历的技能描述 ， 还是实际面试 ， 统计学都是必备的基础知识 。为什么统计学对data 分析老师这么重要？其实答案很明显数据分析的价值在于通过数据洞察业务背后的信息，避免过去“决定拍脑袋，保证拍胸脯就走”的主观误判 。一切都用数据说话 。

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