knn一種分類演算法，有監督學習，注意與k-means的不同，k-means為無監督學習。
從knn名字，k個最近的鄰居：k取值能夠決定這個中心元素屬於哪個類別。
假設，**x為哪個類別，選取乙個k值，則x附近k個元素為什麼類別，那麼，x就為此類別。
假設，k為3：
從圖中能夠看出，綠色方塊屬於三角形類別，因為在方塊最近的範圍內的三個元素，三角形權重最大。
即：
假設k為5：
從圖中看出，三角形為2個，圓為三個，圓佔的權重大，因此，方塊的類別應該屬於圓。
簡單結論：不同的k選取，待分類的元素被分類的結果也會不一樣。
從上得出，需要解決的問題有k的選取，距離的計算。
演算法大概過程：
1.計算每個資料到待**資料的歐式距離（也可以是其他距離）
2.對距離進行公升序排序
3.選取前k個
4.加權平均（距離中心資料越近的權值相對應該更大）
注意的地方：k太大，分類模糊
k太小，受個例影響
KNN K最近鄰分類模型
knn原理 訓練元組用 n個屬性描述，每個元組代表 n維空間中的乙個點，所有的訓練元組存放在 n維的模式空間。當給定乙個未知元組時，搜尋該模式空間，找出最接近未知元組的 k個訓練元組。未知元組指派到它的 k個最近鄰中的多數類。鄰近性 用距離度量，如歐幾里德距離。knn演算法中的細節處理 數值屬性規範...
KNN K最近鄰演算法 例項應用
knn演算法是尋找最近的k個資料，推測新資料的分類 通用步驟 計算距離 常用有歐幾里得距離 馬氏距離 公升序排序 取前k個 加權平均 k的選取 資料分析與預處理 m 惡性 b 良性 其他資料為判斷良性 惡性的依據 劃分資料集 取資料的1 3作為測試集，2 3作為訓練集 import random i...
最近鄰居法KNN
在模式識別領域中，最近鄰居法 knn演算法，又譯k 近鄰演算法 是一種用於分類和回歸的非引數統計方法。1 在這兩種情況下，輸入包含特徵空間中的k個最接近的訓練樣本。最近鄰居法採用向量空間模型來分類，概念為相同類別的案例，彼此的相似度高，而可以藉由計算與已知類別案例之相似度，來評估未知類別案例可能的分...