knn算法三个要素
A: k值的选择
B: 距离度量
C: 分类决策的规则
D: d。训练样本的个数
A: k值的选择
B: 距离度量
C: 分类决策的规则
D: d。训练样本的个数
举一反三
- KNN算法的基本要素有()。 A: K值的选择 B: 距离度量 C: 知识表示 D: 分类决策规则
- 机器学习中的KNN算法的K值表示（ ）。 A: 一种距离度量方法 B: 靠近的样本数量 C: 分类类别的多少 D: 分类决策的一种规则
- 影响KNN算法效果的主要因素包括( )。 A: K的值 B: 距离度量方式 C: 决策规则 D: 最邻近数据的距离
- k-NN的三个基本要素—— A: 分类决策规则 B: 表决规则 C: k值的规则 D: 距离度量
- 有关KNN算法，说法正确的是？ A: K的选择对分类结果影响很小 B: 计算距离只能采用欧氏距离 C: KNN算法的计算复杂度较低 D: KNN算法中的K通常选择较小的值