機器學習算法( 二、K - 近鄰算法)
一、概述 k-近鄰算法采用測量不同特征值之間的距離方法進行分類。 工作原理：首先有一個樣本數據集合（訓練樣本集），並且樣本數據集合中每條數據都存在標簽（分類），即我們知道樣本數據中每一條數據與所屬分類的對應關系，輸入沒有標簽的數據之后，將新數據的每個特征與樣本集的數據對應的特征進行 ...
原文：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和Hart提出的一種分類算法. 計算距離公式: 兩個樣本的距離可以通過如下公式計算，又叫歐式距離。 比如說，a a ,a ,a ,b b ,b ,b 歐式距離 二 K近鄰算法的實現 sk learn近鄰算法API s ...
2020-05-20 11:41 0 714 推薦指數：
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