深入淺出KNN算法（二） sklearn KNN實踐
姊妹篇： 深入淺出KNN算法（一） 原理介紹 上次介紹了KNN的基本原理，以及KNN的幾個竅門，這次就來用sklearn實踐一下KNN算法。 一.Skelarn KNN參數概述 要使用sklearnKNN算法進行分類，我們需要先了解sklearnKNN算法的一些基本參數，那么這節就先介紹 ...
原文：【Sklearn系列】KNN算法
最近鄰分類 概念講解 我們使用的是scikit learn 庫中的neighbors.KNeighborsClassifier 來實行KNN. n neighbors 是用來確定多數投票規則里的K值，也就是在點的周圍選取K個值最為總體范圍 weights : 這個參數很有意思，它的作用是在進行分類判斷的時候給最近鄰的點加上權重，它的默認值是 uniform ,也就是等權重，所以在這種情況下我們就可 ...
2018-01-28 18:16 0 3751 推薦指數：
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K-means 原理 距離計算方法 在K-Means算法中，需要注意的是，對於距離的計算有很多中方法： (1）閔可夫斯基距離( Minkowski ) \[d(x,y) = (\sum_{i=1}^n|x_i-y_i|^p)^{\frac{1}{p}} \] 注意這里p ...
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