機器學習實戰——k-鄰近算法：約會網站
1、kNN 算法 算法說明： set<X1,X2……Xn> 為已知類別數據集，預測 點Xt 的類別： （1）計算中的set中每一個點與Xt的距離 （2）按距離增序排列 （3）選擇距離最小的前k個點 （4）確定前k個點所在的類別的出現頻率 （5）返回頻率最高的類別作為測試 ...
原文：《機器學習實戰》學習筆記一K鄰近算法
一 K鄰近算法思想：存在一個樣本數據集合，稱為訓練樣本集，並且每個數據都存在標簽，即我們知道樣本集中每一數據 這里的數據是一組數據，可以是n維向量 與所屬分類的對應關系。輸入沒有標簽的新數據后，將新數據的每個特征 向量的每個元素 與樣本集中數據對應的特征進行比較，然后算法提取樣本集中特征最相似的的分類標簽。由於樣本集可以很大，我們選取前k個最相似數據，然后統計k個數據中出現頻率最高的標簽為新數據 ...
2016-05-02 18:29 0 2211 推薦指數：
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