Python机器学习笔记：K-近邻（KNN）算法
K近邻（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。 所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于 ...
原文：机器学习实战笔记(Python实现)-01-K近邻算法(KNN)
本系列文章为 机器学习实战 学习笔记，内容整理自书本，网络以及自己的理解，如有错误欢迎指正。 源码在Python . 上测试均通过，代码及数据 gt https: github.com Wellat MLaction 算法概述 . 算法特点 简单地说，k 近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点：精度高 对异常值不敏感 无数据输入假定 缺点：计算复杂度高 空间复杂度高 适用数据范 ...
2016-12-11 17:03 4 16469 推荐指数：
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