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 ...
原文：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： 相似度计算 计算未知样本和每个训练样本的距离 排序 按照距离的递增关系排序 统计标签 得到距离最小的前K个样本，统计K最近邻样本中每 ...
2019-09-27 09:19 0 594 推荐指数：
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