概述
k最近鄰（k-nearest neighbor，knn）分類演算法可以說是最簡單的機器學習演算法了。它採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。它的思想很簡單：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。
演算法總結
k-鄰近演算法是分類資料最簡單有效的演算法。k-鄰近演算法是基於例項的學習，使用演算法時我們必須有接近實際資料的訓練樣本資料。k-鄰近演算法必須儲存全部資料集，如果訓練資料集很大，必須使用大量的儲存空間。此外，由於必須對資料集中的每個資料計算距離值，實際使用時可能非常耗時。
KNN學習筆記
knn學習 k nearest neighbors,knn 是一種統計分類器，屬於惰性學習，對包容型資料的特徵變數篩選尤其有效。1.基本原理 輸入沒有標籤即未經分類的新資料，首先提取新資料的特徵並與測試集中的每乙個資料特徵進行比較 然後從樣本中提取k個最鄰近 最相似 資料特徵的分類標籤，統計這k個最...
KNN學習筆記
knn演算法 有監督學習演算法 現有一組資料來源，含多個特徵值，每個特徵值的樣本對應乙個標籤。現在輸入一組特徵值，需要得到 值。在資料來源中尋找k個距離最近的資料，進行分類。import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklear...
機器學習實戰《學習筆記》 KNN
新增編碼方式 coding utf 8 from numpy import import operator 準備資料 defcreatedataset group array 1.0,1.1 1.0,1.0 0,0 0,0.1 labels a a b b return group,labels 使...