定义:KNN最核心的功能“分类”是通过多数表决来完成的,具体方法是在待分类点的K个最近邻中查看哪个类别占比最多。哪个类别多,待分类点就属于哪个类别
如果选择K=3,那么模型将考虑目标数据点的3个最近邻居,
对于图像的分类。他的邻居是什么
每个图像样本通常会被表示为一个特征向量,其中每个特征可以代表图像的某种属性,例如像素值、颜色直方图、纹理特征等。这些特征向量构成了特征空间中的数据点。
定义:KNN最核心的功能“分类”是通过多数表决来完成的,具体方法是在待分类点的K个最近邻中查看哪个类别占比最多。哪个类别多,待分类点就属于哪个类别
如果选择K=3,那么模型将考虑目标数据点的3个最近邻居,
对于图像的分类。他的邻居是什么
每个图像样本通常会被表示为一个特征向量,其中每个特征可以代表图像的某种属性,例如像素值、颜色直方图、纹理特征等。这些特征向量构成了特征空间中的数据点。