機械学習
k近傍法
ユークリッド距離で近いk件を安定に選び、多数決と距離・元順によるタイブレークで分類します。距離が数値として表現できない入力は明示的に拒否します。
- TIME
- O(sd)
- SPACE
- O(s)
s = 学習標本数、d = 特徴量数 / 上限: 有限数の学習標本1〜1,000、特徴量1〜16、1≤k≤s、全距離が有限値で表現可能
距離の近いk件のラベルから、決定的に分類結果を選びます。
機械学習
ユークリッド距離で近いk件を安定に選び、多数決と距離・元順によるタイブレークで分類します。距離が数値として表現できない入力は明示的に拒否します。
s = 学習標本数、d = 特徴量数 / 上限: 有限数の学習標本1〜1,000、特徴量1〜16、1≤k≤s、全距離が有限値で表現可能
距離の近いk件のラベルから、決定的に分類結果を選びます。