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数据挖掘简介及十大经典算法（大纲索引）

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简介

分类思想比较简单，从训练样本中找出K 个与其最相近的样本，然后看这k 个样本中哪个类别的样本多，则待判定的值（或说抽样）就属于这个类别。

缺点：

1）K 值需要预先设定，而不能自适应

2）当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K 个邻居中大容量类的样本占多数。
该算法适用于对样本容量比较大的类域进行自动分类。

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数据挖掘十大经典算法（详解）
数据挖掘十大经典算法一. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法 ...

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