註解：分類演算法的判定依據是：目標值是離散值。
註解：k-近鄰演算法最重要的是看距離的遠近，距離近的樣本歸為一類。
本例中小王與藍色的小人距離最近，所以他們歸為一類。
小王不知道自己所在的區，但是他根據與藍色小人的距離最近判斷自己和藍色小人在同一區域。
註解：knn演算法在20c60年代就提出來了。
註解：k近鄰的本質是比較樣本之間的特徵的遠近，相似的樣本特徵也會相距很近，不同類別的樣本特徵距離也會相距很遠。
註解：需要對資料做一下標準化，防止某個特徵很大，然後其他特徵被淹沒其中，距離會決定於比較大的特徵。
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...