样本点

我在使用K-均值聚类算法时经常遇到样本点占比不均的问题，一些类别的样本点数量远远超过其他类别。这导致在聚类结果中，数量大的类别更容易被分配到中心点，而数量小的类别则被忽略。请问有什么方法可以解决这个问题，使得每个类别的样本点数量均衡，聚类结果更加准确？谢谢！ ...

我正在探究k近邻算法在处理多分类问题时的表现。在我的实验中，我使用了k个最近邻居来分类多个类别。然而，我发现当数据集中包含相同数量的样本点时，算法的表现良好。但当数据集中的类别数量不平衡时，算法的表现可能会受到影响。此时，我想请问各位专家，如何处理多分类问题中的类...

我想了解一下k近邻算法和局部加权回归算法的区别。我知道k近邻算法相对简单，它是一种无参数的分类方法，其本质是通过寻找与待测数据最邻近的k个训练数据，利用它们的标签来对待测数据进行分类。而局部加权回归算法则是一种回归方法，它利用样本点对待测点进行回归预测，加入了“距离...