问K近邻
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Data Science用户

提问于 2014-12-13 23:08:53

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K-最近邻算法是一种判别分类器还是生成分类器？我对此的第一个想法是，它是生成的，因为它实际上使用Bayes定理来计算后验。进一步研究，它似乎是一种判别模型。但我找不到解释。

那么，KNN首先是区分性的吗？如果是的话，是因为它不模拟前科还是可能性？

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发布于 2014-12-17 02:58:06

参见类似的答案，这里。为了澄清这一点，k近邻是一种判别分类器。

生成分类器与判别分类器的区别在于前者对联合概率进行了建模，而后者则从先验开始对条件概率(后验概率)进行建模。

在最近邻的情况下，对给定数据点的类的条件概率进行建模。要做到这一点，首先从类的先验概率开始。

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原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/3702

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