数据挖掘十大经典算法之——KNN 算法

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• 数据挖掘简介及十大经典算法（大纲索引）
• 1. 数据挖掘十大经典算法之——C4.5 算法
• 2. 数据挖掘十大经典算法之——K-Means 算法
• 3. 数据挖掘十大经典算法之——SVM 算法
• 4. 数据挖掘十大经典算法之——Apriori 算法
• 5. 数据挖掘十大经典算法之——EM 算法
• 6. 数据挖掘十大经典算法之——PageRank 算法
• 7 数据挖掘十大经典算法之——AdaBoost 算法
• 8. 数据挖掘十大经典算法之——KNN 算法
• 9. 数据挖掘十大经典算法之——Naive Bayes 算法
• 10. 数据挖掘十大经典算法之——CART 算法

简介

分类思想比较简单，从训练样本中找出K 个与其最相近的样本，然后看这k 个样本中哪个类别的样本多，则待判定的值（或说抽样）就属于这个类别。

缺点：

1）K 值需要预先设定，而不能自适应

2）当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K 个邻居中大容量类的样本占多数。
该算法适用于对样本容量比较大的类域进行自动分类。