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数据挖掘学习笔记之knn算法(三)

更新时间: 2014-01-05 02:28:55 责任编辑: Author_N1

 

数据挖掘学习札记之KNN算法(三)

1. 如何确定近邻数k的值?

答:可通过实验确定。从k=1开始,使用检验集估计分类器的错误率。每次k增加1,选取产生最小错误率的值。


2. 在特征空间的维数和训练数据大时,如何对训练数据进行快速k近邻搜索?

答:可使用特殊的结构存储训练数据,以减少距离计算次数,如kd树方法  。


继续阅读:

1.  从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法,如题所示,很全。

2. k-d tree算法的研究,专论kd树,有例子和代码。

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