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文档简介

Y 该算法在分类时有个主要的不足是，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。 Ø 改进 Y 分组快速搜索近邻法 Y 其基本思想是：将样本集按近邻关系分解成组，给出每组质心的位 置，以质心作为代表点，和未知样本计算距离，选出距离最近的一 个或若干个组，再在组的范围内应用一般的knn算法。由于并不是 将未知样本与所有样本计算距离，故该改进算法可以减少计算量， 但并不能减少存储量 Ø 行业应用 Y 客户流失预测、欺诈侦测等（更适合于稀有事件的分类 问题） Y Y 对垃圾邮件的筛选拦截； 可以用于推荐：这里我们不用KNN来实现分类，我们使用KNN 最原始的算法思路，即为每个内容寻找K个与其最相似的内容，并 推荐给用户。 Ø 谢 谢 观 看！

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