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文檔簡介
Y 該算法在分類時有個主要的不足是，當(dāng)樣本不平衡時， 如一個類的樣本容量很大，而其他類樣本容量很小時， 有可能導(dǎo)致當(dāng)輸入一個新樣本時，該樣本的K個鄰居中 大容量類的樣本占多數(shù)。 Ø 改進(jìn) Y 分組快速搜索近鄰法 Y 其基本思想是：將樣本集按近鄰關(guān)系分解成組，給出每組質(zhì)心的位 置，以質(zhì)心作為代表點(diǎn)，和未知樣本計算距離，選出距離最近的一 個或若干個組，再在組的范圍內(nèi)應(yīng)用一般的knn算法。由于并不是 將未知樣本與所有樣本計算距離，故該改進(jìn)算法可以減少計算量， 但并不能減少存儲量 Ø 行業(yè)應(yīng)用 Y 客戶流失預(yù)測、欺詐偵測等（更適合于稀有事件的分類 問題） Y Y 對垃圾郵件的篩選攔截； 可以用于推薦：這里我們不用KNN來實(shí)現(xiàn)分類，我們使用KNN 最原始的算法思路，即為每個內(nèi)容尋找K個與其最相似的內(nèi)容，并 推薦給用戶。 Ø 謝 謝 觀 看！
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