k近鄰（k-nearest neighbor，k-nn）
2023年提出了最初的鄰近演算法演算法思想：給定測試樣本，基於某種距離度量找出訓練集中與其最靠近的k個訓練樣本，然後基於這k個鄰居的資訊來**。是一種基於分類和回歸的演算法
基於例項的學習、懶惰學習
通常，在分類任務中，可使用「投票法」，即選擇這k個樣本中出現最多的類標標記作為**結果；
在回歸任務中，可使用「平均法」，即將這k個樣本的實值輸出標記的平均值作為**結果。
演算法主要影響因素：（1）演算法超引數 k；（2）模型向量空間的距離度量。
分類演算法步驟：
為了判斷未知例項的類別，以所有已知類別的例項例項：作為參照；
選擇引數k；
計算未知例項與所有已知例項的距離；
選擇最近的k個已知例項；
根據少數服從多數的投票原則，讓未知例項歸類為k個最近鄰例項中最多數的類別；
若k=3，與其最近的3個點為a b c，所以g為romance類
python機器學習（一）KNN演算法
k最近鄰 k nearest neighbor，knn 分類演算法可以說是最簡單的機器學習演算法了。它屬於監督學習的一種。它採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。它的思想很簡單 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。上圖...
《機器學習實戰》（一）kNN演算法
個人讀書筆記，主要內容摘自 機器學習實戰 peter harrington 一 knn演算法簡介 k 近鄰演算法通過獲取輸入資料與訓練集中距離最近的前k個樣本中出現頻率最高的類別來達到分類的效果。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 二 knn演算法 1.核...
機器學習（一）之KNN演算法
計算機將計算所有的點和該點的距離 選出最近的k個點 比較在選擇的幾個點中那個類的個數多就將該點分到那個類中 knn演算法的優點 精度高，對異常值不敏感，無資料假設 knn演算法的缺點 時間複雜度和空間複雜度都比較高 1 當樣本不平衡時，比如乙個類的樣本容量很大，其他類的樣本容量很小，輸入乙個樣本的時...