knn(k nearest neighbors)，又叫k最鄰近演算法，是一種根據待分類的樣本與已知類別的樣本間的距離得到其分類結果的分類演算法。
計算待分類樣本與所有已知類別樣本的距離值
從這些距離值中選取最小的k個
根據這k個樣本的類別情況，確定待分類的分類結果
距離的計算
這裡的距離其實是一種相似度的概念，機器學習中關於相似度的度量方法參考這篇文章：機器學習中的相似性度量，一般使用歐氏距離。
k值的選取
待分類樣本類別的確定
當樣本點向量的某乙個維度範圍（scale）非常大 或者 某個維度的數值明顯與其他維度的數值不在統一數量級 時，對維度進行normalization歸一可能會對結果有好處。
目前的knn對所有前k個樣本點一視同仁，但實際上，可能分類結果為未知資料非常近的點所屬類別的概率非常大，距離越遠，同類別的概率就越小，因此，可以根據距離的遠近對這k個點進行加權。計算加權後，屬於每個類別的數值大小以確定分類結果。
kNN分類演算法
一 概述 knn演算法採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。對未知類別屬性的資料集中的每個點執行如下操作 1 計算已知類別資料集中的點與當前點之間的距離 2 按照距離遞增次序排序 3 選取與當前點距離最小的k個點 4 確定前k個點所在類別的出現頻率 5 返回前k個點出現頻率最高的類別作為當前點的...
kNN分類演算法
一 演算法實施過程 1 計算已知類別資料集中的點與當前點之間的距離 2 按照距離遞增次序排序 3 選取與當前點距離最小的k個點 4 確定前k個點所在類別的出現頻率 5 返回前k個點出現頻率最高的類別作為當前點的 分類。二 python 實現 from numpy import import oper...
KNN分類演算法
簡單來說，如下圖所示 這個綠色的球是什麼顏色，就是說，離他最近的3個點 那就是k 3 是什麼顏色。2 3是紅色。如果是k 5呢?那就是藍色。這就是knn演算法。一種很好理解的分類概率模型。在knn中，通過計算物件間距離來作為各個物件之間的非相似性指標，避免了物件之間的匹配問題，在這裡距離一般使用歐氏...