KNN算法(K近邻算法)实现与剖析
KNN（K-Nearest Neighbors）算法，又称K近邻算法，单从字面意思我们就能知道，这个算法肯定是和距离有关的。 KNN算法的核心思想： 在一个特征空间中，如果某个样本身边和他最相邻的K个样本大多都属于一个类别，那么这个样本在很大程度上也属于这个类别，且该样本同样具有这个类别的特性 ...
原文：TensorFlow实现knn（k近邻）算法
首先先介绍一下knn的基本原理： KNN是通过计算不同特征值之间的距离进行分类。 整体的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似 即特征空间中最邻近 的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 K通常是不大于 的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN算法要解决的核心问题是K值 ...
2018-01-05 20:07 0 4809 推荐指数：
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最近在看knn算法，顺便敲敲代码。 knn属于数据挖掘的分类算法。基本思想是在距离空间里，如果一个样本的最接近的k个邻居里，绝大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别。俗话叫，“随大流”。 简单来说，KNN可以看成：有那么一堆你已经知道分类的数据，然后当一个新的数据进入 ...