分类算法之KNN分类
1、介绍 KNN是k nearest neighbor 的简称，即k最邻近，就是找k个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法，它不同于贝叶斯、决策树等算法，KNN不需要训练，当有新的实例出现时，直接在训练数据集中找k个最近的实例，把这个新的实例分配给这k个训练实例中 ...
原文：KNN算法——分类部分
.核心思想 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，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。也就是说找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本的属性。 下面看一个例子， 一个程序员面试结束后，想想知道是否拿到offer，他在网上找到几个人的工作经历和大概薪资，如下，X为年龄，Y为工资 当k取 的时候，我们可以看出距离最 ...
2019-06-29 16:06 0 548 推荐指数：
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