一、knn演算法（k-nearestneighbor)，k臨近值演算法：在給出乙個資料點以後，判斷它和已有資料點之間的距離，取k個距離最近的點，這些點中存在的那一類點最多就講這個新的資料點歸位那一類。
• 容易存在的問題：
1.、k 值過小，容易出現過擬合問題，結果就是在訓練集上準確度很高，但是在測試集上就很低。
2、特徵的比重失衡。在計算樣本點之間的距離時，如果不同的維度存在數量級差異，就會導致某些特徵所起到的作用（對距離的影響）過大或過小。所以要進行歸一化處理來避免這種問題的出現。
• 距離的度量：歐式距離、曼哈頓距離、取最大值等等
KNN演算法 概述
在研究tld演算法時，裡面用到了乙個最近鄰分類器，作為knn的乙個特例 k 1 首先還是理解一下knn演算法。其實思想非常樸素，可以用 近朱者赤，近墨者黑 來理解。廢話少說，接著看。1 knn概述 k最近鄰 k nearest neighbor，knn 分類演算法，是乙個理論上比較成熟的方法，也是最...
k 近鄰演算法（KNN）演算法概述（分類器）
knn通過測量不同特徵值之間的距離進行分類。大致思路 乙個樣本在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。那麼該樣本也屬於這個類別。用圖來舉例子 1.資料預處理 主要是將提供的資料集處理成函式可以處理的資料 def file2matrix filename fr open fi...
KNN演算法 鄰近演算法
knn演算法是機器學習裡面比較簡單的乙個分類演算法了，整體思想比較簡單 計算乙個點a與其他所有點之間的距離，取出與該點最近的k個點，然後統計這k個點裡面所屬分模擬例最大的，則點a屬於該分類。這樣講可能還有點迷糊，下面用乙個例子來說明一下 電影名稱 打鬥次數 接吻次數 電影型別 california ...