python 機器學習（二）分類算法-k近鄰算法
一、什么是K近鄰算法？ 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。 來源: KNN算法最早是由Cover ...
原文：[python機器學習及實踐(3)]Sklearn實現K近鄰分類
.KNN算法介紹 KNN算法的思想：在訓練集中數據和標簽已知的情況下，輸入測試數據，將測試數據的特征與訓練集中對應的特征進行相互比較，找到訓練集中與之最為相似的前K個數據，則該測試數據對應的類別就是K個數據中出現次數最多的那個分類。 其算法的描述為： 計算測試數據與各個訓練數據之間的距離 按照距離的遞增關系進行排序 選取距離最小的K個點 確定前K個點所在類別的出現頻率 返回前K個點中出現頻率最高 ...
2018-07-18 12:36 0 1364 推薦指數：
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