一、kNN算法分析 K最近鄰（k-Nearest Neighbor，KNN）分類算法可以說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：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 ...

KNN分類算法（先驗數據中就有類別之分，未知的數據會被歸類為之前類別中的某一類！） 1、KNN介紹 K最近鄰（k-Nearest Neighbor，KNN）分類算法是最簡單的機器學習算法。 機器學習，算法本身不是最難的，最難的是： 1、數學建模：把業務中的特性抽象成向量的過程； 2、選取 ...

鳶尾花數據分類，通過Python實現KNN分類算法。 項目來源：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1988428 數據集來源：鳶尾花數據集https://aistudio.baidu.com/aistudio ...

二、Python實現 對於機器學習而已，Python需要額外安裝三件寶，分別是Numpy，scipy和Matplotlib。前兩者用於數值計算，后者用於畫圖。安裝很簡單，直接到各自的官網下載回來安裝即可。安裝程序會自動搜索我們的python版本和目錄，然后安裝到python支持 ...

鄰近算法 或者說K最近鄰(kNN，k-NearestNeighbor)分類算法是數據挖掘分類技術中最簡單的方法之一。所謂K最近鄰，就是k個最近的鄰居的意思，說的是每個樣本都可以用它最接近的k個鄰居來代表。 關於K最近鄰算法，非常好的一篇文章：KNN算法理解； 另外一篇文章也值得參考：KNN ...

1、介紹 　　KNN是k nearest neighbor 的簡稱，即k最鄰近，就是找k個最近的實例投票決定新實例的類標。KNN是一種基於實例的學習算法，它不同於貝葉斯、決策樹等算法，KNN不需要訓練，當有新的實例出現時，直接在訓練數據集中找k個最近的實例，把這個新的實例分配給這k個訓練實例中 ...

KNN最近鄰算法原理 　　KNN英文全稱K-nearst neighbor，中文名稱為K近鄰算法，它是由Cover和Hart在1968年提出來的　 　　KNN算法原理： 　　　　　　　　1. 計算已知類別數據集中的點與當前點之間的距離 ...

一、 馬氏距離 我們熟悉的歐氏距離雖然很有用，但也有明顯的缺點。它將樣品的不同屬性（即各指標或各變量）之間的差別等同看待，這一點有時不能滿足實際要求。例如，在教育研究中，經常遇到對人的分析和判別，個 ...