不懂演算法的資料開發者不是乙個好的演算法工程師，還記得研究生時候，導師講過的一些資料探勘演算法，頗有興趣，但是無奈工作後接觸少了，資料工程師的鄙視鏈，模型》實時》脫機數倉》etl工程師》bi工程師（不喜勿噴哈），現在做的工作主要是脫機數倉，當然前期也做過一些etl的工作，為了職業的長遠發展，拓寬自己的技術邊界，有必要逐步深入實時和模型，所以從本篇文章開始，也是列個flag，深入學習實時和模型部分。
改變自己，從提公升自己不擅長領域的事情開始。首先，knn是一種分類演算法，有監督的機器學習，將訓練集的類別打標籤，當測試物件和訓練物件完全匹配時候，就可以對其進行分類，但是測試物件與訓練物件的多個類，如何匹配呢，前面可以判別是否測試物件術語某個訓練物件，但是如果是多個訓練物件類，那如何解決這種問題呢，所以就有了knn，knn是通過測量不同特徵值之間的距離進行分類。它的思路是：如果乙個樣本在特徵空間中的k個最相似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某乙個類別，則該樣本也屬於這個類別，其中k通常是不大於20的整數。knn演算法中，所選擇的鄰居都是已經正確分類的物件。該方法在定類決策上只依據最鄰近的乙個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別
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別，則該樣本也屬於這個類別，並具有這個類別上樣本的特性。該方法在確定分類決策上只依據最鄰近的乙個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。knn方法在類別決策時，只與極少量的相鄰樣本有關。由於knn方法主要靠周圍有限的鄰近的樣本，而不是靠判別類域的方法來確定所屬類別的，因此對於類域的交叉或重疊較多的待分樣本集來說，knn方法較其他方法更為適合。
2.1 準備資料，對資料進行預處理 。
2.2 計算測試樣本點（也就是待分類點）到其他每個樣本點的距離。
2.3 對每個距離進行排序，然後選擇出距離最小的k個點 。
2.4 對k個點所屬的類別進行比較，根據少數服從多數的原則，將測試樣本點歸入在k個點中佔比最高的那一
優點：易於理解，實現起了很方便，無需預估引數，無需訓練
鳶尾花資料集，資料集包含3類共150調資料，每類含50個資料，每條記錄含4個特徵：花萼長度、花萼寬度、花瓣長度、花瓣寬度
過這4個 特徵**鳶尾花卉屬於（iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica）中的哪一品種
package com.hoult.work
import org.apache.spark.rdd.rdd
import org.apache.spark.
object knndemo else
})//3.過濾出樣本資料和測試資料
val sampledata=data.filter(_.label!=" ")
val testdata=data.filter(_.label==" ").map(_.point).collect()
//4.求每一條測試資料與樣本資料的距離
testdata.foreach(elem=>,$")
println()
})sc.stop()
} case class labelpoint(label:string,point:array[double])
import scala.math._
def getdistance(x:array[double],y:array[double]):double=
}
機器學習 KNN演算法原理
k近鄰 k nearst neighbors,knn 是一種基本的機器學習演算法,所謂k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。比如 判斷乙個人的人品，只需要觀察與他來往最密切的幾個人的人品好壞就可以得出，即 近朱者赤，近墨者黑 knn演算法既可以應用於分類應...
機器學習 KNN演算法原理 Spark實現
不懂演算法的資料開發者不是乙個好的演算法工程師，還記得研究生時候，導師講過的一些資料探勘演算法，頗有興趣，但是無奈工作後接觸少了，資料工程師的鄙視鏈，模型 實時 脫機數倉 etl工程師 bi工程師 不喜勿噴哈 現在做的工作主要是脫機數倉，當然前期也做過一些etl的工作，為了職業的長遠發展，拓寬自己的...
機器學習 演算法 KNN
參考 我感覺knn是最簡單的乙個機器學習演算法，實現很簡單，效果也一般般 就是算個euclideam distance,還有一些可以優化的地方，比如可以加權，第二篇文章提到了 python 如下 coding utf 8 created on aug 30,2013 author blacklaw ...