KNN是有監督的學習算法，其特點有： 1、精度高，對異常值不敏感 2、只能處理數值型屬性 3、計算復雜度高（如已知分類的樣本數為n，那么對每個未知分類點要計算n個距離） KNN算法步驟： 需對所有樣本點（已知分類+未知分類）進行歸一化 ...

一 . K-近鄰算法（KNN）概述 最簡單最初級的分類器是將全部的訓練數據所對應的類別都記錄下來，當測試對象的屬性和某個訓練對象的屬性完全匹配時，便可以對其進行分類。但是怎么可能所有測試對象都會找到與之完全匹配的訓練對象呢，其次就是存在一個測試對象同時與多個訓練對象匹配，導致一個訓練 ...

　　基於kd樹的knn的實現原理可以參考文末的鏈接，都是一些好文章。 　　這里參考了別人的代碼。用c語言寫的包括kd樹的構建與查找k近鄰的程序。 　　code: 參考： 　　https://www.joinquant.com/post/2627?f ...

　　最近在看knn算法，順便敲敲代碼。 　 　　knn屬於數據挖掘的分類算法。基本思想是在距離空間里，如果一個樣本的最接近的k個鄰居里，絕大多數屬於某個類別，則該樣本也屬於這個類別。俗話叫，“隨大流”。 　　簡單來說，KNN可以看成：有那么一堆你已經知道分類的數據，然后當一個新的數據進入 ...

旅行商問題 BTBU-JY143班共有30位同學，來自22個地區，我們希望在假期來一次說走就走的旅行，將所有同學的家鄉走一遍。算起來，路費是一筆很大的花銷，所以希望設計一個旅行方案，確保這一趟走下來 ...

隨機選擇一個k值 其實k值的選擇非常關鍵，下面我們寫一個循環來確定較好的k值 我們可以根據需求選擇一個較好的 ...

library(lattice) xyplot(Petal.Length ~ Petal.Width, data = iris, groups = Species, + auto.key=l ...

<轉>機器學習系列(9)_機器學習算法一覽（附Python和R代碼） 轉自http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51191386 – 谷歌的無人車和機器人得到了很多關注，但我 ...