knn分类算法

㈠ knn算法，一般需要多少个特征词

KNN)分类算法K最近邻(k-Nearest Neighbour，也是最简单的机器学习算法之一，是一个理论上比较成熟的方法：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别。该方法的思路是，则该样本也属于这个类别

㈡ 我现在在看《机器学习实战》这本书，关于分类的算法，我现在看过了KNN和决策树分类的算法，这两种方法

主要是矩阵方面的，那些知识 看到的时候 再学一下就行

㈢ 推荐算法和KNN算法的关系

knn算法是推荐算法的一种
整体思想比较简单：计算一个点A与其他所有点之间的距离，取出与该点最近的k个点，然后统计这k个点里面所属分类比例最大的，则点A属于该分类。

㈣ 请简述为什么kNN算法是懒惰的

kNN算法，对于分类的不同属性定义距离。对于一个新的待分类样本点，只取k个与该样本距离最近的点，然后找这k个点所归属的最多的类做为新样本点的分类。由于只取k个点，不需要全部样本点来做分类，所以说这个算法懒惰。

㈤ knn分类算法 怎么处理定性数据

knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一种经典的分类算法.
注意,不是聚类算法.所以这种分类算法必然包括了训练过程.
然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种 懒惰算法 .它并非
像其他的分类算法先通过训练建立分类模型.,而是一种被动的分类
过程.它是边测试边训练建立分类模型.
算法的一般描述过程如下:
1.首先计算每个测试样本点到其他每个点的距离.
这个距离可以是欧氏距离,余弦距离等.

㈥ KNN算法，k近邻

K最近邻(k-Nearest Neighbour，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

㈦ knn算法用来文本分类怎么样

一般