現在假如我們已經擁有了一些資料（稱為訓練資料集）ts，並且擁有所有資料的類別名---即每條資料應該歸於哪個類別。當我們要判斷一條不知類別的資料時，首先讓這條資料m和已經擁有的所有的資料ts中的每一條資料進行比較，然後根據比較結果選擇出和m最相似（一般是基於距離）的k條資料（k是個整數，並且通常是小於20），最後，然後根據他們的主要分類來決定新資料的類別
收集資料，可以使用任何方法
準備資料，距離計算所需要的數值，最好是結構化的資料格式
分析資料：可以使用任何方法
訓練演算法：不需要
測試演算法：計算錯誤率
使用演算法：首先需要輸入樣本資料和結構化的輸出結果，然後執行k-近鄰演算法判定輸入資料分別屬於哪個分類，最後應用對計算出的分類執行後續的處理
例項：機器學習實戰中約會物件判斷例子的**
kNN（k近鄰演算法）
k近鄰分析 knn 一 概述 knn演算法是一種有監督學習的分類演算法。所謂有監督學習，就是在應用演算法之前我們必須準備一組訓練集，訓練集中的每個例項都是由一些特徵和乙個分類標籤組成 通常還會存在乙個測試集，用來測試訓練出來的分類模型的準確性。其實knn演算法並沒有體現出有監督學習的所有特點，沒有模...
kNN k近鄰演算法
一 knn演算法的思想 knn演算法作為機器學習演算法中非常有效比較容易掌握的演算法，其基本思想是採用測量不同特徵值之間的距離的方法進行分類。knn屬於監督學習演算法，它的工作原理是 存在乙個樣本資料集，訓練樣本集，並且樣本集中的每個資料都存在標籤，即我們知道樣本集中每乙個資料與所屬分類的對應關係。...
KNN k 近鄰演算法
usr bin env python coding utf 8 author jia shilin knn k nearest neighbor 演算法 思想 利用已知標籤的樣本集,來分類未知標籤的新資料,將新資料的 每個特徵和樣本進行比較,提取出樣本集中特徵最相似的資料分類標籤 knn演算法的流程...