分類算法之k-近鄰算法（KNN）
一、k-近鄰算法概述 1、什么是k-近鄰算法 如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。 2、歐式距離 兩個樣本的距離可以通過如下公式計算，又叫歐式距離。比方說計算a(a1,a2,a3)，b(b1,b2,b3)樣本 ...
原文：第二篇：基於K-近鄰分類算法的約會對象智能匹配系統
前言 假如你想到某個在線約會網站尋找約會對象，那么你很可能將該約會網站的所有用戶歸為三類： . 不喜歡的 . 有點魅力的 . 很有魅力的 你如何決定某個用戶屬於上述的哪一類呢 想必你會分析用戶的信息來得到結論，比如該用戶 每年獲得的飛行常客里程數 ， 玩網游所消耗的時間比 ， 每年消耗的冰淇淋公升數 。 使用機器學習的K 近鄰算法，可以幫助你在獲取到用戶的這三個信息后 或者更多信息 方法同理 ，自 ...
2017-01-19 08:53 0 1466 推薦指數：
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系列文章：《機器學習實戰》學習筆記 本章介紹了《機器學習實戰》這本書中的第一個機器學習算法：k-近鄰算法，它非常有效而且易於掌握。首先，我們將探討k-近鄰算法的基本理論，以及如何使用距離測量的方法分類物品；其次我們將使用Python從文本文件中導入並解析數據；再次，本文討論了當存在許多數據來源時 ...
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K-近鄰算法 K-K個 N-nearest-最近 N-Neighbor 來源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一種分類算法 定義 如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。 距離公式 ...
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keyword 文本分類算法、簡單的機器學習算法、基本要素、距離度量、類別判定、k取值、改進策略 摘要 kNN算法是著名的模式識別統計學方法，是最好的文本分類算法之一，在機器學習分類算法中占有相當大的地位 ...
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KNN算法是采用測量不同特征向量之間的距離的方法進行分類。 工作原理：存在一個數據集，數據集中的每個數據都有對應的標簽，當輸入一個新的沒有標簽的數據時，KNN算法找到與新數據特征量最相似的分類標簽。 KNN算法步驟： （1）選擇鄰近的數量k和距離度量方法； （2）找到待分類樣本的k個最近鄰 ...
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一、K-近鄰算法原理 如圖所示，數據表中有兩個屬性，兩個標簽（A,B），預測最后一行屬於哪種標簽。 屬性一 屬性二 標簽 2.1 1.2 A 1.3 2.5 B ...