KNN的优点有()
A:对测试样本分类时的计算量大,内存开销大
B:简单,易于理解,易于实现,无需估计参数,无需训练
C:适合对稀有事件进行分类(例如当流失率很低时,比如低于 0.5%,构造流失预测模型)
D:特别适合于多分类问题 (multi-modal,对象具有多个类别标签),例如根据基因特征来判断其功能分类,KNN比SVM的表现要好
发布时间:2024-06-17 23:57:29