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据教材表4-2所列训练数据（P124），使用以HVDM为距离度量的kNN，预测＜女，1.6＞所属类别（其中k=5）.

答案

课堂讲解。

更多“据教材表4-2所列训练数据（P124），使用以HVDM为距离度量的kNN，预测＜女，1.6＞所属类别（其中k=5）.”相关的问题

第1题

K最近邻（KNN)分类器的基本算法步骤包括

A.算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离

B.找邻居：圈定距离最近的k个训练对象，作为测试对象的近邻

C.做分类：根据这k个近邻归属的主要类别，来对测试对象分类

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第2题

请为自己制定一份为期1周的单项体测项目（包括：女800/男1000米、50米、立定跳远、男引体向上/女仰卧起坐，选择其中一个项目即可）训练计划书，其中包括：训练的时间与次数、训练的过程与内容、训练的目的与方法等。

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第3题

相似性可用“距离”来度量，分类确定的问题是：

A.两像素之间的距离

B.点群的形状和大小

C.像素落入哪个类别点群范围的可能性大

D.像素距离哪个类别点群中心较近

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第4题

k最近邻法的基本要素有？

A.k的选择

B.观测类别

C.决策规则

D.距离度量

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第5题

KNN分类中K的取值会影响分类结果，并且该KNN对噪声数据敏感。

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第6题

无监督学习需要标注大量的数据才能用以训练得到模型。

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第7题

K近邻方法的核心思想是对一个预测样本A，从训练数据集中找到与其最相似的k个样本，利用这个k个样本的类别来决策该样本A的类别。

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第8题

模式识别是根据已有知识的表达，针对待识别模式，（）决策其所属类别或者预测其对应的回归值。

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