K 近鄰演算法

k-近鄰演算法

通過計算目標資料資料到訓練資料地距離，根據距離的排序，選擇排名靠前的幾個訓練資料型別，投票決定**型別

計算複雜度較高，空間複雜度高

數值型資料和標稱型資料

收集資料

準備資料：距離計算所需數值，最好是結構化的資料格式

分析資料

訓練演算法：該步驟不適用於k-近鄰演算法

測試演算法：計算演算法的錯誤率

使用演算法：

首先需要輸入樣本資料和結構化的輸出結果

然後執行k-近鄰演算法判定輸入資料分別屬於哪個分類

最後對算出的分類執行後續的處理

k 近鄰演算法

此文章參考機器學習實戰一書，具體的理論知識可以參考該書。本文的初衷只是為了做乙個複習，將學過的知識加以整理，其中不免有一定的錯誤。2.k 近鄰演算法的原理介紹 k 近鄰演算法通過測量不同的特徵值之間的距離進行分類。它的工作原理如下 存在乙個樣本的資料集合，也成為訓練樣本集合。並且樣本集中的每個資料都...

K 近鄰演算法

k 近鄰演算法採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。優點 精度高 對異常值不敏感 無資料輸入假定 缺點 計算複雜度高 空間複雜度高 適用資料範圍 數值型和標稱型 工作原理 存在乙個樣本資料集合，也稱作訓練樣本集，並且樣本集中每個資料都存在標籤，即我們知道樣本集中每一資料與所屬分類的對應關係。輸入...

K 近鄰演算法

首先，我們將 k 近鄰演算法的基本理論 其次我們將使用python從文字檔案中匯入並解析資料 再次，討論當存在許多資料 的時，如何避免計算距離時可能碰到的一些常見錯誤 最後，利用實際的例子講解如何使用k 近鄰演算法改進約會 1.1 knn演算法 工作原理 存在乙個樣本資料集合，也稱作訓練樣本集，並且...