K-近鄰算法（KNN）
K-近鄰算法 K-K個 N-nearest-最近 N-Neighbor 來源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一種分類算法 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。 距離公式 ...
原文：分類算法之k-近鄰算法（KNN）
一 k 近鄰算法概述 什么是k 近鄰算法 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。 歐式距離 兩個樣本的距離可以通過如下公式計算，又叫歐式距離。比方說計算a a ,a ,a ，b b ,b ,b 樣本之間的距離： sqrt left a b right a b a b 實例 我們可以根據一部電影中的某些特征來判斷該電影屬於什 ...
2020-05-29 23:38 0 586 推薦指數：
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KNN算法是采用測量不同特征向量之間的距離的方法進行分類。 工作原理：存在一個數據集，數據集中的每個數據都有對應的標簽，當輸入一個新的沒有標簽的數據時，KNN算法找到與新數據特征量最相似的分類標簽。 KNN算法步驟： （1）選擇鄰近的數量k和距離度量方法； （2）找到待分類樣本的k個最近鄰 ...
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k-近鄰算法（kNN）完整代碼
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K-近鄰算法
1. 概念 測量不同特征值之間的距離來進行分類 優點：精度高、對異常值不敏感、無數據輸入假定 缺點：計算復雜度高、空間復雜度高。 適用范圍：數值型和標稱型 工作原理： 存在一個樣本數據合計，也稱作訓練樣本集，並且樣本集中每個數據都存在標簽，即我們知道樣本集中每一數據與所屬分類的對應關系 ...
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