kkn是什么意思？Kkn是kirkk近鄰算法怎么找分類點？k近鄰(KNN)分類算法是理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。該方法的思想是:在特征空間中。如果一個樣本附近的k個最近樣本大部

kkn是什么意思？

Kkn是kirk

k近鄰算法怎么找分類點？

k近鄰(KNN)分類算法是理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。

該方法的思想是:在特征空間中。如果一個樣本附近的k個最近樣本大部分屬于某個類別，那么這個樣本也屬于這個類別。

收斂階怎么求？

迭代過程的收斂速度是指迭代誤差的下降速度。迭代法的收斂速度一般用收斂階來描述。

定義2:對于收斂的迭代法XK1φ (xk)，(K1，2，)x _ {k1} var phi (x _ k)，(k1，2，cdots) xK1φ (xk)，(k1，2，)如果有一個常數(shù)p ≥ 1，c0pgeq1，

l i m k → ∞ e k 1 e k p C lim_{k

1}}{e^p_k}Climk→∞ekpek 1C區(qū)

如果成立(其中e·k·∣x·k·x·∣e _ k | x _ k-x * | ek·∣xkx·∣)，則稱迭代法收斂于p階(次)。特別的，當(dāng)p 1 p1p1時叫線性收斂，當(dāng)p 2 p2p2時叫平方收斂。

例2:討論一般迭代法xk1φ (xk)，(k1，2，)x _ {k1} varphi (x _ k)，(k1，2，cdots) xk1φ (xk)，(k1，2，)的收斂速度。

解法:設(shè)xφ (x) x * var phi (x *) xφ (x)，所以xk1xφ(xk)x _ { k1 }-x * var phi(x _ k)-var phi(x *)xk1xφ(xk。根據(jù)中值定理，有

x k 1 xφ(x k)φ(x)φ′(ξ)(x k x)x _ { k 1}-x^*varphi(x_k)-varphi(x^*)varphi(xi)(x_k-x^*)xk 1xφ(xk)φ(x)φ′(ξ)(xkx)

ξ xiξ是x k x_kxk和x x x * x之間的一個點。

因為EK1X1X，EK1XXE _ {K1} X _ {X1}-X *，E _ KX _ K-X * EK1xx，EKXKX，當(dāng)x k x_kxk在根X * X附近時，有EK1φ′(X)EKE _。

可以看出，當(dāng)φ(x)≠0 varφ(x *)時

當(dāng)EQ0φ (x) 0時，一般迭代法XK1φ (xk)，(K1，2，)x _ {k1} varphi (x _ k)，(k1，2，cdots) xK1φ (xk)，(k1，2，)具有線性收斂性。

定理3:對于迭代過程xk1φ(xk)x _ { k1 } var phi(x _ k)xk1φ(xk)，若迭代函數(shù)φ (x) varphi(x)φ(x)在根x x * x附近有連續(xù)的二階導(dǎo)數(shù)，且∣φ′(x

(1)當(dāng)φ′(x)≠0時varφ(x *)

當(dāng)eq 0φ′(x)0時，迭代過程是線性收斂的；

(2)當(dāng)φ′(x)0 var phi(x *)0φ′(x)0，且φ′(x)≠0 var phi(x *)

當(dāng)方程0φ′′(x)0時，迭代過程是平方收斂的。

一般迭代法的收斂速度也可以是p階收斂。設(shè)φ (x) varphi(x)φ(x)在x φ (x) xvarphi(x)xφ(x)的根附近有p階連續(xù)導(dǎo)數(shù)，φ′(x)φ′(x)φ (p 1)(x)0，φ(p)。

方程0φ′(x)φ′′(x)φ(P1)(x)0，φ (p) (x) 0，則迭代過程xk1φ(xk)x _ { k1 } var phi(x _ k)xk1φ(xk)是p階收斂的。

用迭代法求解方程的根時，可以先判斷迭代函數(shù)的收斂速度，再詳細(xì)計算。

2.加速收斂過程

一次收費在收斂的迭代過程中，只要迭代次數(shù)足夠多，計算結(jié)果可以達(dá)到任意指定的精度。但如果收斂過程太慢，計算工作量太大，在實際計算過程中往往要考慮加速收斂過程的問題。