k-NN的输入为实例的特征向量,对应于特征空间中的点,输出为实例的类别,可以取多类。k近邻实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的“模型”。k值的选择、距离度量及分类决策规则是k近邻的三个基本要素。核密度估计(kerneldensityestimation)是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一,Ruppert和Cline基于数据集密度函数聚类算法提出修订的核密度估计方法。
K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN),是一种常用于分类的算法,是有成熟理论支撑的、较为简单的经典机器学习算法之一。
当然可以在find选项中之选Clines,选中所要换层的线以后右键会d出一个对话框,如图,选chang to layer 再选择你想要换到层就可以了。
这个简单,你把其余层的线关掉,这样就可以吧顶层的线全部选中,再右键,一次就可以吧全部线换层。
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