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】K-鄰近算法的python 實現
一：什么是看KNN算法 kNN算法全稱是k 最近鄰算法 K Nearest Neighbor kNN算法的核心思想是如果一個樣本在特征空間中的k個最相鄰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，並具有這個類別上樣本的特性。該方法在確定分類決策上只依據最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。下邊舉例說明：即使不知道未知電影屬於哪種類型，我們也可以通過某種方法計算出來， ...
2017-07-29 17:32 0 1385 推薦指數：
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