KNN鄰近分類算法
K鄰近（k-Nearest Neighbor，KNN）分類算法是最簡單的機器學習算法了。它采用測量不同特征值之間的距離方法進行分類。它的思想很簡單：計算一個點A與其他所有點之間的距離，取出與該點最近的k個點，然后統計這k個點里面所屬分類比例最大的，則點A屬於該分類。 下面用一個例子來說明一下 ...
原文：最鄰近規則分類KNN算法
例子： 求未知電影屬於什么類型： 算法介紹： 步驟： 為了判斷未知實例的類別，以所有已知類別的實例作為參照 選擇參數K 計算未知實例與所有已知實例的距離 選擇最近K個已知實例 根據少數服從多數的投票法則 majority voting ，讓未知實例歸類為K個最鄰近樣本中最多數的類別 細節： 關於K的選擇 關於距離的衡量方法： 其他距離衡量：余弦值 cos , 相關度 correlation , 曼 ...
2017-07-26 15:36 0 1372 推薦指數：
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