定義：採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類；
優點：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：在輸入乙個新資料後將新資料的每乙個特徵與樣本集中資料對應特徵進行比較，利用演算法提取樣本集中特徵最相似資料（最近鄰）的分類標籤，選取樣本資料集中前k個最相似資料（k一般小於20），最後，選擇k個最相似資料**線次數最多的分類，作為新資料的分類。
*標稱型：一般在有限的資料中取，而且只存在『是』和『否』兩種不同的結果（一般用於分類）
* 數值型：可以在無限的資料中取，而且數值比較具體化，例如4.02,6.23這種值（一般用於回歸分析）
建立knn.py的python模組，編寫資料集創造**。
編寫k-近鄰演算法**
k-近鄰演算法對未知類別屬性的資料集中每個資料點處理流程如下：
① 計算已知類別資料集中的每個資料點與當前資料點之間的距離；採用歐氏距離公式（兩特徵值）：
② 按照距離遞增次序排序；
③ 選取與當前資料點距離最小的k個資料點；
④ 確定前k個資料點所在類別的出線頻率；
⑤ 發揮前k個資料點最高的類別當作當前點的**分類；
再建立main.py進行演算法測試
觀測結果
機器學習演算法 2 K近鄰演算法實戰
前言 這篇是 部分，不會涉及原理部分的闡述，但整個程式的實現會分為2種，一種是純手工 不用調庫，第二種方法是會借用sklearn的庫來實現。這裡使用的k近鄰案例是我們比較熟悉的手寫數值的識別，其中我會把訓練資料 測試資料 程式放在乙個同一檔案下。from numpy import from os i...
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...