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KNN算法在什么情况下效果较好？

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KNN算法在什么情况下效果较好？

A.样本较多但典型性不好

B.样本较少但典型性好

C.样本呈团状分布

D.样本呈链状分布

参考答案:

答案：样本较少但典型性好

相关问题:
  • KNN分类的时候，对新的样本，根据其k个最近邻的训练样本的类别，通过多数表决
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  • 注册会计师在设计审计样本时，应当确保所定义的总体具有的特征是（）。
  • 在细节测试中运用非统计抽样方法，在确定样本规模时采用公式估计样本规模
  • 注册会计师从总体规模为1000、总体账面余额为1000000元的存货项目中选
  • 注册会计师在控制测试中采用非统计抽样，测试后发现样本结果不支持初步风
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    1.
    某一阶RC低通电路，低频传递函数为0.5，上限
    2.
    深度并联负反馈的输入电阻极小。
    3.
    深度串联负反馈的净输入电压约为零。
    4.
    负反馈放大电路中，基本放大电路的两个输入
    5.
    负反馈可以扩展放大电路的通频带。
    6.
    在放大电路中引入负反馈会提高放大倍数。
    7.
    放大电路中一般应避免形成正反馈，否则有可
    8.
    负反馈类型不同，对于输入电阻和输出电阻的
    9.
    若要稳定静态工作点，应引入直流电压负反馈
    10.
    在放大电路中引入反馈能改善其性能。
    11.
    输入信号受干扰而失真，引入正反馈后，在输出
    12.
    设计一个电流放大电路，则宜引入（）负反馈。
    13.
    某反馈放大电路的放大倍数Af0,则可判断所
    14.
    设计一个放大电路，要求对信号源的影响要小
    15.
    直流负反馈是指存在于（）。
    16.
    串联负反馈能使放大电路的（）。
    17.
    直流负反馈在放大电路中的主要作用是（）。
    18.
    多级深度负反馈放大电路易产生高频自激。
    19.
    在深度负反馈条件下，Af?1/F，因此闭环增益与
    20.
    负反馈只能改善反馈环路内电路的放大性能
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