返回
机器学习

机器学习

ID：70945908

大小：24.00 KB

页数：1页

时间：2021-11-25

机器学习_第1页
资源描述：

《机器学习》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、1、a)写出k-means的目标函数：b)k个类中心点的表示形式：c)各数据点的隶属度表达式：d)证明上述计算方法的收敛性：4、分析KNN算法的复杂度及其k对分类的影响。复杂度为O(N)。k值选择过小，得到的近邻数过少，会降低分类精度，同时也会放大噪声数据的干扰；而如果k值选择过大，并且待分类样本属于训练集中包含数据数较少的类，那么在选择k个近邻的时候，实际上并不相似的数据亦被包含进来，造成噪声增加而导致分类效果的降低。如何选取恰当的K值也成为KNN的研究热点。k值通常是采用交叉检验来确定（以k=1为基准）。经验

2、规则：k一般低于训练样本数的平方根。

当前文档最多预览五页，下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页，下载文档查看全文
温馨提示：
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件，查看预览时可能会显示错乱或异常，文件下载后无此问题，请放心下载。
2. 本文档由用户上传，版权归属用户，天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容，确认文档内容符合您的需求后进行下载，若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误，付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。