最近邻

我正在学习机器学习，并希望使用Java实现最近邻分类算法。不确定应该从哪里开始，也不知道该如何实现算法。请问有哪位Java机器学习专家能够提供一些指导，或者提供一些参考资料帮助我完成这个任务？感谢您的帮助！ ...

我对k近邻算法不是很熟悉，但从我的初小学习中，“k近邻算法如何处理非线性的问题？”这个问题涉及到如何在非线性数据中使用k近邻算法。具体而言，如何在给定非线性数据和k值的情况下，找到k个最近邻居来作出分类或回归决策。这可能需要使用某些数据转换或特征选择技术来使数据可线性...

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...

我对k近邻算法的理解是，该算法是通过计算新数据与已有数据的距离，并找出k个最近邻的数据进行分类。而要保证准确性，我们需要对数据进行标准化处理，避免不同特征数据之间的数量级差异造成影响。常见的标准化方法有z-score和min-max归一化，其中z-score方法是用数据减去均值，再除以...

请问k近邻算法在分类问题中的表现如何？最近邻居算法是一种基本的分类技术，它通过计算与已知分类样本的距离来分类新的样本。k近邻算法是一种改进的方法，它在分类时考虑了k个距离最近的样本。k近邻算法比最近邻居算法表现更好，因为它对单个孤立样本的扰动有更强的鲁棒性。k近邻算法...

作为初学者，我最近在学习k近邻算法，并且遇到了一个问题：如何判断哪些特征对分类结果影响较大？ 我已经明白k近邻算法是一种比较简单的分类算法，会根据预测样本的最近邻居来进行判断。但是，在实际应用中，由于特征之间的关系错综复杂，我们很难判断哪些特征对分类结果具有更大的...