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下列哪些方法可以提高KNN算法的性能?
选项:
A:调整距离度量方式
B:数据降维
C:对数据进行归一化
D:增加K值
进行
度量
归一
发布时间:
2024-05-12 22:28:21
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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
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【多选题】KNN是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一关于KNN算法的描述,以下哪些是正确的? 选项: A:KNN称为K近邻算法 B:KNN称为K均值算法 C:属于分类算法 D:属于聚类算法
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KNN是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一关 于KNN算法的描述,以下哪些是正确的? 选项: A:KNN称为K近邻算法 B:KNN称为K均值算法 C:属于分类算法 D:属于聚类算法 单题画像
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多选题]KNN是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一关 于KNN算法的描述,以下哪些是正确的? 选项: A:KNN称为K近邻算法 B:KNN称为K均值算法 C:属于分类算法 D:属于聚类算法 单题画像
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KNN算法中的距离度量方式有哪些? 选项:A、曼哈顿距离B、欧几里得距离C、余弦相似度D、以上都不是
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sklearn可以进行的机器学习算法有哪些?A.数据归一化B.决策树C.k近邻算法D.朴素贝叶斯算法
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有关KNN算法,说法正确的是?选项: 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
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有关KNN算法,说法正确的是? 选项: 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
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下列说法错误的是: 选项: A:K-Means是有监督学习:需要我们给出训练数据的分类标识。 B:KNN是有监督学习:需要我们给出训练数据的分类标识。 C:K值的含义不同。K-Means中的K值代表K类。KNN中的K值代表K个最接近的邻居 D:K-Means与KNN都属于分类算法
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下列哪些适合用来对高维数据进行降维?
11.
下列可以用于降维的机器学习方法是( ) 选项: A: 决策树 B: KNN C: PCA D: K-means
12.
KNN算法的优缺点( )。 选项: A:KNN算法是最简单有效的分类算法,且容易实现 B:KNN对于随机分布的数据集分类效果较差,对于类内间距小,类间间距大的数据集分类效果好,而且对于边界不规则的数据效果较好。 C:KNN对于样本不均衡的数据效果不好,需要进行改进 D:K值的选取非常重要
13.
下列关于KNN算法描述正确的是 选项: A:KNN分类的结果与K值无关 B:KNN分类的结果随着K值的增大而更加准确 C:KNN分类的结果随着K值的增大而更加不准确 D:KNN算法需要事先确定K值
14.
KNN算法中k值选取的方法?
15.
在K近邻算法中,距离度量的方法通常使用欧氏距离,但也可以使用曼哈顿距离或其他距离度量方法。
16.
以下关于KNN算法的优缺点描述正确的是? 选项: A、KNN算法思想简单,但是只能用来做分类,不能用于回归 B、KNN算法对数据没有假设,准确度高,对异常点不敏感 C、KNN算法的一个主要缺点是维数灾难:随着维度的增加,“看似相近”的两个点之间的距离越来越大 D、KNN算法中每个待分类的样本都要计算它到全部点的距离,再根据距离排序求得k个临近点,因此计算量较大
17.
(多选题)多选题:关于KNN算法说法正确的是 选项: A:数据需要划分训练集和测试集 B:KNN中的K取值应为奇数 C:KNN中的K取值尽量偏大,但不能超出数据数目的1/5 D:KNN算法加距离权重目的是让远的邻居影响因子更大。
18.
KNN算法中,如何选择最优的k值? 选项: A、选择最大的k值 B、随机选择一个k值 C、根据数据集的大小选择k值 D、通过交叉验证选择k值
19.
下列说法错误的是: 选项: A:K-Means是有监督学习:需要我们给出训练数据的分类标识。 B:KNN是有监督学习:需要我们给出训练数据的分类标识。 C:K值的含义不同。K-Means中的K值代表K类。KNN中的K值代表K个最接近的邻居 D:都属于分类算法
20.
机器学习kNN算法模型的相似度计算依赖于输入特征的距离值。knn()函数在调用前不需标准化数据。选项: A:对 B:错
21.
以下那种算法需要对数据进行归一化或者标准化( )。 选项: A、逻辑回归 B、 决策树 C、 KNN D、 线性回归
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