在knn分類演算法中，需要計算待測樣本和它周圍鄰居之間的距離，從而選擇最近的k個鄰居的類別情況作為依據，來判斷待測樣本的分類。
最常見的兩點之間或多點之間的距離表示法是歐氏距離，那麼怎麼算高斯加權歐式距離？？
看網上有人說就是直接在歐氏距離前面乘以乙個高斯權重，可我有個疑問，高斯權重是隨著歐式距離的增大而減小（也就是距離越大，影響越小），那麼在兩者相乘之後，相當於把大的歐式距離的值相對還減小了，對待測樣本的影響還給增強了，是我理解有錯嗎？？
Python Opencv中高斯噪點和高斯模糊
1.什麼是高斯模糊 把要模糊的像素色值統計，用數學上加權平均的計算方法 高斯函式 得到色值，對範圍 半徑等進行模糊 2.高斯模糊的應用場景 一些美顏軟體 美顏相機上的磨皮和毛玻璃特效基本上都是用的高斯模糊，並且大部分影象處理軟體中都有高斯模糊的操作，除此之外，高斯模糊還具有減少影象層次和深度的功能 ...
k最鄰近演算法 加權kNN
上篇文章中提到為每個點的距離增加乙個權重，使得距離近的點可以得到更大的權重，在此描述如何加權。該方法最簡單的形式是返回距離的倒數，比如距離d，權重1 d。有時候，完全一樣或非常接近的商品權重會很大甚至無窮大。基於這樣的原因，在距離求倒數時，在距離上加乙個常量 weight 1 distance co...
KNN的優化演算法1 距離加權
參考文章 對參考文章中最後一部分說的有問題的地方進行了修改。權值加權 為每個點的距離增加乙個權重，使得距離近的點可以得到更大的權重，在此描述如何加權。該方法最簡單的形式是返回距離的倒數，比如距離d，權重1 d。有時候，完全一樣或非常接近的商品權重會很大甚至無窮大。基於這樣的原因，在距離求倒數時，在距...