這次使用的訓練集由sklearn模組提供，關於虹膜（一種鳶尾屬植物）的資料。
資料儲存在.data成員中，它是乙個 (n_samples, n_features)numpy陣列：
print(iris.data)
# [[ 5.1 3.5 1.4 0.2]
# [ 4.9 3. 1.4 0.2]
# ...
它的品種分類有山鳶尾，變色鳶尾，菖蒲錦葵（iris setosa, iris versicolor, iris virginica.）三種。
print iris.data.shape
# output:(150l, 4l)
from sklearn import neighbors
knn = neighbors.kneighborsclassifier(n_neighbors=5)
n_neighbors引數級是指定獲取 k 個鄰近點。
訓練的函式一般就是fit：
knn.fit(iris.data, iris.target)predict = knn.predict([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]])
print(predict) # output: [0]
分類演算法之鄰近演算法 KNN（理論篇）
今天介紹另一種分類演算法，k鄰近演算法 k nearest neighbors 即 knn 演算法。cover 和 hart 在 1968 年提出了最初的鄰近演算法，用於解決分類 classification 的問題。關於這個演算法在維基百科中也有介紹 knn是一種基於例項學習 instance b...
KNN演算法 鄰近演算法
knn演算法是機器學習裡面比較簡單的乙個分類演算法了，整體思想比較簡單 計算乙個點a與其他所有點之間的距離，取出與該點最近的k個點，然後統計這k個點裡面所屬分模擬例最大的，則點a屬於該分類。這樣講可能還有點迷糊，下面用乙個例子來說明一下 電影名稱 打鬥次數 接吻次數 電影型別 california ...
KNN演算法（鄰近演算法）
鄰近演算法 或者說k最近鄰 knn，k nearestneighbor 分類演算法是 資料探勘分類技術中最簡單的方法之一。所謂k最近鄰，就是k個最近的鄰居的意思，說的是每個樣本都可以用它最接近的k個鄰居來代表。knn演算法的核心思想 是如果乙個樣本在特徵空間中的k個最相鄰的樣本中的大多數屬於某乙個類...