近朱者赤近墨者黑
計算待分類樣本與其他訓練樣本的距離
統計距離最近的k個鄰居
對於k個最近的鄰居，他們屬於那個分類最多，待分類樣本就屬於哪一類（回歸就取平均值）
k的值要通過交叉驗證和網格搜尋進行確定
如何計算待分類樣本與訓練樣本之間的距離？
歐氏距離
計算兩個樣本間，n個屬性(維度)之間的差值的平方
例如二維空間，計算(2,1)到(3,4)的距離：(2−
3)2+
(1−4
)2(2-3)^2 + (1-4)^2
(2−3)2
+(1−
4)2 再開方
曼哈頓距離
綠色直線代表歐氏距離，紅色跟黃色是曼哈頓距離
注意最好要進行scaling操作 standardization or normalization
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...