knn又叫做k鄰近，即k nearst neighbors，屬於分類任務
用待測樣本較近的幾個樣本來代表待測樣本
k值的選擇：k值較大容易欠擬合，k值較小容易過擬合，可以通過交叉驗證來選取乙個較好的值
距離的度量：一般選用歐幾里得距離
決策的規則：蠻力實現（brute）在分類時選用多數表決法或者加權的多數表決法
在做回歸時使用的是平均值法或者加權的平均值法
一般權重和距離成反比
計算待測樣本到所i有訓練集樣本的距離，然後選取k個最近的kd-tree實現：
選取訓練樣本方差最大的特徵作為根節點，以中位數二分樣本，同理左右子樹再按方差最大的特徵二分下去，不斷遞迴產生kd-tree首先在找到包含目標點的葉子節點，然後再看看父節點的另乙個葉子節點，然後返回父節點的父節點，去另乙個分支看看，最後找到k個臨近點。
kneighborsclassifier（）kneighborsregressor（）
機器學習之KNN
knn主要應用於文字分類 聚類分析 分析 降維等 中心思想是採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類 演算法非常簡單，不過這是乙個監督演算法，訓練資料需要經過人工標記。演算法中心思想是 計算候選樣本到所有訓練樣本之間的距離，選取k個最近距離資料中出現次數最多的分類作為新樣本的類別。from nump...
機器學習之KNN
knn分類演算法 k nearest neighbors classification 即k近鄰演算法 給定乙個訓練資料集，對新的輸入例項，在訓練資料集中找到與該例項最鄰近的k個例項，這k個例項的多數屬於某個類，就把該輸入例項分類到這個類中。核心思想 要確定測試樣本屬於哪一類，就尋找所有訓練樣本中與...
機器學習之KNN
以下部落格主要由兩部分構成。一是理論講解，而是 實現 因為工程上使用knn的頻率不是很高，所以 不是目的，一些 中的技巧就顯得很重要了 首先knn是什麼？k nearest neighbors knn 以下的均來自 貪心科技 不是打廣告，純粹是尊重智財權。因為便於投票分類 怎麼選擇合適的k，一般會用...