1. knn演算法
鄰近演算法，或者說k最近鄰(knn，k-nearestneighbor)分類演算法是資料探勘分類技術中最簡單的方法之一。所謂k最近鄰，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。
k最近鄰(k-nearest neighbor，knn)分類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。knn演算法可用於多分類，knn演算法不僅可以用於分類，還可以用於回歸。通過找出乙個樣本的k個最近鄰居，將這些鄰居的屬性的平均值賦給該樣本，作為**值。
kneighborsclassifier在scikit-learn 在sklearn.neighbors包之中。
kneighborsclassifier使用很簡單，三步：1）建立kneighborsclassifier物件，2）呼叫fit函式，3）呼叫predict函式進行**
from sklearn.neighbors import kneighborsclassifier
x = [[0], [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8]]#data
y = [0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]#target
neigh = kneighborsclassifier(n_neighbors=3)#一，建立kneighborsclassifier物件
neigh.fit(x, y)#二，呼叫fit函式,訓練資料，建立模型
print(neigh.predict([[1.1]]))#三，呼叫predict函式進行**
print(neigh.predict([[1.6]]))
print(neigh.predict([[5.2]]))
print(neigh.predict([[11]]))
print(neigh.predict([[2.6]]))
kNN 最近鄰分類器
以下都是個人對於knn的一些認識，可能有比較大的問題，望大家批評指正。knn分類器是一種消極的學習期，其並不事先建立明確的學習模型，是一種簡單的基於儲存的學習。應用範圍 主要針對簡單的分類問題。主要思想 找到與待檢測點距離最小的k個樣本點的分類情況，取最多的那類為待檢測點的分類。需要的內容 有標記的...
KNN最近鄰分類演算法梳理
k最近鄰 knn，k nearestneighbor 分類演算法是資料探勘分類技術中最簡單的方法之一。其指導思想是 近朱者赤，近墨者黑 即由你的鄰居來推斷出你的類別。所謂k最近鄰，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。knn最鄰近分類演算法的實現原理 為了判斷未知...
Python最近鄰演算法（KNN）
近朱者赤，近墨者黑。學習筆記 knn 乙個樣本在特徵空間中，總有k個與之最相似 即特徵空間中最鄰近 的樣本。其中，大多數屬於某一類別，則該樣本也屬於這個類別。計算步驟 1.算距離 算出測試樣本到訓練集中每個樣本的距離。例如 歐氏距離 2.找鄰居 找出距離最近的k個訓練物件。k值的選取 交叉驗證 3....