KNN中的k是一个超参数,它需要手动输入,不能直接机器算法计算出来。KNN中的k代表的是离需要分类测试点最近的k个样本点,这个值的输入影响选出k个最近邻这一步。
knn算法一般是通过计算欧式距离找出判别点与哪个标签的距离最小。需要注意的是上文提到了一个针对图像的方法:图像矩阵进行相减去绝对值,然后将得到的像素矩阵各元素进行相加,找到最小值,则需要判别分类的图像就属于最小值对应的图像类。
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