K最近邻算法
一、原理 K最近邻算法（K-Nearest Neighbor， KNN）是最基本的分类算法，其基本原理是：从最近的K个邻居（样本）中，选择出现次数最多的类别作为判定类别。K最近邻算法可以理解为是一个分类算法，常用于标签的预测，如性别。 实现KNN算法核心的一般思路： 相似度 ...
原文：K最近邻算法
K最近邻算法原理:在数据集里,新数据点离谁最近,就和谁属于同一类 K最近邻算法的用法:可以用于分类与回归 K最近邻算法在分类任务中的应用: 导入数据集生成工具 from sklearn.datasets import make blobs 导入画图工具 import matplotlib.pyplot as plt 导入KNN分类器 from sklearn.neighbors import KN ...
2019-05-13 16:33 0 553 推荐指数：
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