knn是乙個極其簡單的演算法，工作流程如下：
距離計算公式可以使用歐幾里得距離，曼哈頓距離，閔可夫斯基距離等等，**展示為了簡單使用歐幾里得距離。
"""
函式功能：knn分類器
引數說明：
inx:需要**分類的樣本
dataset:已知分類標籤的資料集（訓練集）
k:k-近鄰演算法引數，選擇距離最小的k個點
返回：result：分類結果
"""def
classify0
(inx,dataset,k)
: dim = dataset.shape[1]
result =
dist =
list((
((dataset.iloc[:,
:dim-1]
-inx)**2
).sum(1)
)**0.5)
dist_l = pd.dataframe(
) dr = dist_l.sort_values(by =
'dist')[
: k]
re = dr.loc[:,
'labels'
].value_counts()0
])return result
K 近鄰演算法 KNN
knn k nearest neighbor 假設訓練集有記錄 r1 r2,rn共n條，訓練集的特徵向量及其對應的類別都是已知的，每個記錄的特徵向量為 t1 t2,tk共k個特徵，待測試的記錄為ru 1 計算ru 的特徵向量與訓練集的每條記錄 即r1 r2,rn 的特徵向量的歐式距離，選取距離最小的...
k近鄰演算法 kNN
核心思想 前k個最相似資料中出現次數最多的類別，作為新資料的類別。核心函式 計算距離函式，投票函式 coding utf 8 import random import sys from collections import counter from operator import itemgette...
K近鄰演算法 KNN
k近鄰演算法 knn 何謂k近鄰演算法，即k nearest neighbor algorithm，簡稱knn演算法，單從名字來猜想，可以簡單粗暴的認為是 k個最近的鄰居，當k 1時，演算法便成了最近鄰演算法，即尋找最近的那個鄰居。為何要找鄰居？打個比方來說，假設你來到乙個陌生的村莊，現在你要找到與...