k近邻算法和支持向量机算法有什么区别?

我对机器学习不是很熟悉,想请教一下k近邻算法和支持向量机算法的区别。我在看相关的教程和资料时总是看不太懂,不知道哪些地方需要注意,希望有专业的人士能够提供一些简单易懂的解释,谢谢!

提问时间:2023-06-08 00:40:09 编辑时间:2023-06-08 00:40:11 提问者: Silver_Snake
  • Zen_Mind
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    k近邻算法和支持向量机算法是机器学习中常用的分类算法。它们的区别主要在以下几个方面:

    1. 训练方式:k近邻算法是一种懒惰学习算法,不需要训练,而支持向量机算法是一种有监督学习算法,需要训练。
    2. 分类方式:k近邻算法是一种基于实例的分类方法,它的分类结果是根据离目标点最近的k个训练数据的类别投票决定的;支持向量机算法是一种基于分割面的分类方法,它的分类结果是通过构建一个或多个超平面将不同类别的数据分开。
    3. 适用场景:k近邻算法适用于数据量较小的场景,需要的存储空间较大;支持向量机算法适用于数据量较大的场景,可以处理高维数据且泛化能力强。
    回答时间:2023-06-08 00:40:14