全稱是k nearest neighbors
k近鄰演算法：
其思想總的來說就是在多個樣本之間進行比較，越相似的話，新的樣本就有更高的概率屬於這個類別，一般用來解決分類問題，關於操作流程，簡單來說，就是乙個新樣本進入以後，我們需要k個鄰居（距離最近的樣本）來判斷猜測新樣本的符合的類別
對於兩個特徵點的距離計算，可以使用尤拉距離，但是往往算的是不止三維的，所以可以使用
關於基礎部分
例子：假設有10個樣本
他們的位置分別在
設定x_train和y_train
然後進行視覺化
設定乙個新的樣本
x = np.array([8.0,3.4])plt.scatter(x_train[y_train==0,0],x_train[y_train==0,1],color="g")
plt.scatter(x_train[y_train==1,0],x_train[y_train==1,1],color="r")
plt.scatter(x[0],x[1],color="b")
knn演算法的簡單流程
求出新樣本到各個樣本的距離
得出索引
設定乙個nearest用來存放
設定k=6
設定乙個topk_y用來找出k範圍中的種類
topk_y = [y_train[i] for i in nearest[:k]]最後
votes = counter(topk_y)最後設定predict_y用來存放最終結果
knn演算法的筆記1
機器學習實戰的knn def classify0 inx,dataset,labels,k datasetsize dataset.shape 0 diffmat tile inx,datasetsize,1 dataset sqdiffmat diffmat 2 sqdistances sqdif...
KNN 最近鄰演算法初探
本文質量不咋地，目的是記錄一下自己的 還有乙個原因是我發現別人的部落格寫的太好了！knn 演算法屬於監督學習的演算法，基本原理是對整個資料整體進行打標籤之後，對乙個新的元素根據其在向量空間中的位置來對其分類。k近鄰演算法是在訓練資料集中找到與該例項最鄰近的k個例項，這k個例項的多數屬於某個類，我們就...
KNN演算法筆記
knn k nearest neighbor algorithm 也就是k近鄰演算法，顧名思義，可以形象的理解為求k個最近的鄰居。當k 1時，knn 演算法就成了最近鄰演算法，即尋找最近的哪個鄰居。該演算法簡單的說就是給定乙個訓練資料集，對新輸入例項，在訓練資料集中找到屬於該例項最鄰近的k個例項，如...