k-近鄰(k-nearest neighbor, 簡稱knn)演算法是一種常用的監督學習方法，其工作機制：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」的資訊進行**
距離度量是什麼呢?
拿歐氏距離來說, 假如給定兩個樣本a, b:
那麼最終的歐式距離就是
根號下(a1特徵值 - b1特徵值)^2 + (a1特徵值 - b1特徵值)^2 + …
當然資料越累似, 特徵值的差(a1-b1)就越小…
算出與每個樣本的歐式距離之後, k-近鄰演算法會根據與每個樣本的歐式距離由小到大排序, 取出前k個樣本, 大多數樣本屬於乙個類別, 則這個樣本也屬於該類別
優點: 簡單, 快!無需訓練,沒有學習的過程
缺點: k值取很大：受到樣本均衡的問題;k值取很小：容易受到異常點的影響
機器學習 k 近鄰演算法
一.k 近鄰演算法概述 簡單地說，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。k 近鄰演算法 knn 它的工作原理是 存在乙個樣本資料集，也稱訓練樣本集，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。輸入沒有標籤的新資料後，將資料的每個特徵與樣本集合中資...
機器學習 K近鄰演算法
用例一 from sklearn.neighbors import nearestneighbors import numpy as np x np.array 1,1 2,1 3,2 1,1 2,1 3,2 nbrs nearestneighbors n neighbors 2,algorithm...
機器學習 K近鄰演算法
工作原理 存在乙個訓練樣本資料集合，每組資料對應乙個標籤及分類 比如下邊例子為前兩個資料都為a類 輸入測試樣本後通過計算求出測試樣本與訓練樣本的歐氏距離d，取前k個最小的值，這k組資料對應的標籤分類最多的那種，就是測試樣本的標籤。訓練樣本資料 1.0,1.1 1.0,1.0 0,0 0,0.1 歐氏...