knn：k-nearest neighbor
假設訓練集有記錄：r1
,r2,
...,
rn共n條，訓練集的特徵向量及其對應的類別都是已知的，每個記錄的特徵向量為：t1
,t2,
...,
tk共k個特徵，待測試的記錄為ru
，1、計算ru
的特徵向量與訓練集的每條記錄（即r1
,r2,
...,
rn）的特徵向量的歐式距離，選取距離最小的k個（這也是k近鄰演算法中k的來歷）。
2、看距離最近的k個記錄中那個類別的頻數最大，取頻數最大的作為ru
的類別。
注意：在計算歐式距離的時候，可以先將資料歸一化，這樣利於計算，計算起來比較快。
k近鄰演算法 kNN
核心思想 前k個最相似資料中出現次數最多的類別，作為新資料的類別。核心函式 計算距離函式，投票函式 coding utf 8 import random import sys from collections import counter from operator import itemgette...
K近鄰演算法 KNN
k近鄰演算法 knn 何謂k近鄰演算法，即k nearest neighbor algorithm，簡稱knn演算法，單從名字來猜想，可以簡單粗暴的認為是 k個最近的鄰居，當k 1時，演算法便成了最近鄰演算法，即尋找最近的那個鄰居。為何要找鄰居？打個比方來說，假設你來到乙個陌生的村莊，現在你要找到與...
K 近鄰（KNN）演算法
思路是 如果乙個樣本在特徵空間中的k個最相似 即特徵空間中最鄰近 的樣本中的大多數屬於某乙個類別，則該樣本也屬於這個類別。knn演算法中，所選擇的鄰居都是已經正確分類的物件。該方法在定類決策上只依據最鄰近的乙個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。該演算法在分類時有個主要的不足是，當樣本不平衡...