資料描述：含標籤樣本集資料，待**的樣本資料集，資料特徵維度自己設定
演算法描述：計算待**樣本與所有含標籤的樣本的歐氏距離（常用距離計算），選擇離**樣本最近的k個資料的標籤平均值作為**值（也可以根據距離的遠近程度做加權平均）。對於分類問題只需要將k個樣本**現最多的類別作為**類別。
工具：sklearn等
引數 :k
適用分析：1、無訓練過程，**時要計算**樣本與所有樣本的距離，計算量大；
2、由於要儲存樣本，因此空間複雜度大；
3、類別樣本數量不平衡會導致演算法準確度降低；
還在學習中不足請指教！
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...