分類算法之KNN分類
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 ...
原文：KNN算法——分類部分
.核心思想 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。也就是說找出一個樣本的k個最近鄰居，將這些鄰居的屬性的平均值賦給該樣本，就可以得到該樣本的屬性。 下面看一個例子， 一個程序員面試結束后，想想知道是否拿到offer，他在網上找到幾個人的工作經歷和大概薪資，如下，X為年齡，Y為工資 當k取 的時候，我們可以看出距離最 ...
2019-06-29 16:06 0 548 推薦指數：
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