具体来说,在KNN算法的训练过程中,需要使用训练数据集中的样本点和它们的标签来构建KNN模型。每个样本点都有一个特征向量和一个标签,特征向量表示样本的特征信息,标签表示样本所属的类别。在预测时,对于一个新的测试样本,通过计算它与训练样本中各个样本的距离,并找出距离最近的k个训练样本,然后根据这k个样本的标签来确定该测试样本的类别。
因此,KNN算法的训练数据集必须包含标签,以便在训练过程中学习每个类别的特征,并在预测时进行分类。

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