实际意义:
- KNN分类算法(K-Nearest Neighbors):
KNN算法是一种基于实例的分类算法,其核心思想是在给定的训练数据集中找到与新样本最接近的K个邻居,然后根据这K个邻居的类别来决定新样本的类别。KNN算法具有简单、易于理解、无需训练的优点,适用于对实时性要求较高的场景。在实际应用中,KNN算法被广泛应用于模式识别、数据挖掘、图像处理、推荐系统等领域。
- 贝叶斯分类算法(Bayesian Classifier):
贝叶斯分类算法是一种基于概率论的分类算法,其核心思想是利用贝叶斯定理计算各个类别的后验概率,然后选择具有最大后验概率的类别作为新样本的类别。贝叶斯分类算法具有