數學知識歐式距離:
使用k近鄰演算法的條件:
1. 你需要乙個訓練的資料集，這個資料集包含各種特徵值和對應的label值 ,在使用前需要將各種特徵值
歸一化處理。
2. 利用訓練的資料集來對要分類的資料進行分類：
根據歐式距離計算出要**的資料與訓練資料集中距離最短的前k個值,然後根據前k個值對應的label
統計出 label值最最多的,如選擇的前k個對應的label:['dog','dog','dog','fish'] ,那麼這個結果是dog類。
k近鄰演算法特點：
優點: 計算精度高，不受異常值影響。
缺點: 計算複雜度高，空間複雜度高
適用於: 帶lable的數值類
python中主要使用函式:
主要的使用numpy 模組,這個模組主要有兩種資料型別：
1. array 型別
2. matrix 型別
mat: 將array 轉化成 matrix
matix.min(0) 獲取特徵值最小值
matix.max(0) 獲取特徵值最大值
參考**：
K近鄰演算法理解及實現（python）
knn的工作原理 給定乙個已知標籤類別的訓練資料集，輸入沒有標籤的新資料後，在訓練資料集中找到與新資料最鄰 近的k個例項，如果這k個例項的多數屬於某個類別，那麼新資料就屬於這個類別。可以簡單理解為 由那些離x最 近的k個點來投票決定x歸為哪一類。在二維平面下 在n維空間下，也就是n個特徵值來決定新輸...
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