1、簡而言之：根據你的鄰居來推斷你的類別
2、距離公式（確定鄰居）
3、k值取的過小，容易受到異常點的影響
k值取的過大，容易受到樣本不均衡的影響
n_neighbours即k值
5、總結
'''用knn演算法對鳶尾花進行分類
:return:
'''# 1）獲取資料
iris = load_iris()
# 2）劃分資料集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6)
# 3）特徵工程：標準化
transfer = standardscaler()
x_train = transfer.fit_transform(x_train)
x_test = transfer.transform(x_test)
# 4）knn短髮預估器
estimator = kneighborsclassifier(n_neighbors=3)
estimator.fit(x_train, y_train)
# 有了模型
# 5）模型評估
# 方法1：直接對比真實值和**值
y_predict = estimator.predict(x_test)
print("y_predict: \n", y_predict)
print("直接對比真實值和**值: \n", y_test == y_predict)
# 方法2：計算準確率
score = estimator.score(x_test, y_test)
print("準確率：\n", score)
if __name__ == '__main__':
knn_iris()
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...