k邻近分类法（k-NN）的基本原理是基于样本的（ ），期望一个测试样本d与训练集中d周围邻域样本的类别标签一样。
A: 独立性假设
B: 邻近性假设
C: 相关性假设
D: 选项都包括
A: 独立性假设
B: 邻近性假设
C: 相关性假设
D: 选项都包括
举一反三
- k邻近分类法（k-NN）的基本原理是基于样本的（ ），期望一个测试样本d与训练集中d周围邻域样本的类别标签一样。 A: 独立性假设 B: 邻近性假设 C: 相关性假设 D: 选项都包括
- k邻近分类法（k-NN）是一种基于向量空间的分类方法，将每个测试样本分到训练集中离它最近的k个样本所属类别中最多的那个类别。
- k邻近分类法（k-NN）是一种基于向量空间的分类方法，将每个测试样本分到训练集中离它最近的k个样本所属类别中最多的那个类别。
- 对k邻近分类法（k-NN）的分类性能起决定性影响的因素是（ ）。 A: 测试样本的位置 B: 测试样本的邻近样本的位置 C: k的个数 D: 测试样本的个数
- 对k邻近分类法（k-NN）的分类性能起决定性影响的因素是（ ）。 A: 测试样本的位置 B: 测试样本的邻近样本的位置 C: k的个数 D: 测试样本的个数