KNN邻近分类算法
K邻近（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：计算一个点A与其他所有点之间的距离，取出与该点最近的k个点，然后统计这k个点里面所属分类比例最大的，则点A属于该分类。 下面用一个例子来说明一下 ...
原文：最邻近规则分类KNN算法
例子： 求未知电影属于什么类型： 算法介绍： 步骤： 为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照 选择参数K 计算未知实例与所有已知实例的距离 选择最近K个已知实例 根据少数服从多数的投票法则 majority voting ，让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别 细节： 关于K的选择 关于距离的衡量方法： 其他距离衡量：余弦值 cos , 相关度 correlation , 曼 ...
2017-07-26 15:36 0 1372 推荐指数：
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