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KNN算法對樣本不均衡的數(shù)據(jù),判斷不夠合理,因此引入了加權(quán)的方法來改進(jìn)算法,這使得模型的可解釋性和可信度都大大提升。
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數(shù)據(jù)的分類應(yīng)遵循互斥原則和窮盡原則。
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PCA是丟失原始數(shù)據(jù)信息最少的一種線性降維方式。
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