Các lượt nộp
    Danh sách bài
    Trang chủ
    Báo lỗi

    solution

    Đề bài: [Data Science] Phân loại khách hàng bằng KNN

    Ngân hàng phân loại khách hàng mới dựa trên nnn khách hàng cũ đã có nhãn nhóm (số nguyên không âm). Thuật toán KNN phân lớp:

    1. Tính khoảng cách Euclid từ điểm truy vấn qqq tới từng điểm huấn luyện.
    2. Chọn kkk điểm gần nhất (nếu hòa khoảng cách, ưu tiên điểm có chỉ số nhỏ hơn).
    3. Dự đoán theo đa số phiếu trong kkk láng giềng; nếu nhiều nhãn có cùng số phiếu cao nhất, chọn nhãn nhỏ nhất.
    • Định dạng đầu vào:

      Dòng đầu: ba số nguyên nnn ddd kkk (k ≤ n). nnn dòng tiếp theo: mỗi dòng gồm ddd số thực (đặc trưng) và một số nguyên (nhãn). Dòng cuối: ddd số thực (điểm truy vấn).

    • Ràng buộc đầu vào:

      1 ≤ k ≤ n ≤ 1000; 1 ≤ d ≤ 10; 0 ≤ nhãn ≤ 100.

    • Định dạng đầu ra:

      Một dòng duy nhất: nhãn dự đoán (số nguyên).

    Ví dụ:

    Đầu vào:

    5 2 3
1 1 0
2 2 0
8 8 1
1 2 0
9 9 1
2 1

    Đầu ra:

    0

    Giải thích:

    Bình phương khoảng cách tới (2,1): 1, 1, 85, 2, 113. Ba láng giềng gần nhất là điểm 0, 1, 3 với nhãn 0, 0, 0 ⇒ dự đoán 0

    Đang tải editor...