該篇博文中有對 k 近鄰的應用講解，本文簡單說下 k 近鄰原理。
在已拿到 traindata 的基礎上，如何識別。
主要計算樣本與影象間的距離，而距離主要有以下。
1、歐氏距離(euclideandistance)
歐氏距離是最易於理解的一種距離計算方法，源自歐氏空間中兩點間的距離公式。
(1)二維平面上兩點a(x1,y1)與b(x2,y2)間的歐氏距離：
(2)三維空間兩點a(x1,y1,z1)與b(x2,y2,z2)間的歐氏距離：
(3)兩個n維向量a(x11,x12,…,x1n)與 b(x21,x22,…,x2n)間的歐氏距離：
也可以用表示成向量運算的形式：
轉換為當前**中則為計算樣本與影象兩者之間的差異度，灰度值依上述方式計算，得到乙個相似值。
2、
機器學習之k 近鄰演算法
k nearest neighbor演算法又叫knn演算法，這個演算法是機器學習裡面乙個比較經典的演算法，總體來說knn演算法是相對比較容易理解的演算法 定義 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 2 相似度 就是指兩個點之...
Python機器學習演算法之K近鄰演算法
1.資料預處理 a.標準化 b.歸一化 2.計算歐式距離 3.3.演算法實現 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import standardscaler from scipy.spatial import distance dc list...
機器學習實戰之K 近鄰演算法
k 近鄰演算法工作原理 存在乙個樣本資料集合，也稱作訓練樣本集，並且樣本集中每個資料都存在標籤，即我們知道每一資料與所屬分類的對應關係。輸入沒有標籤的新資料後，將新資料的每個特徵與樣本集中資料對應的資料進行比較，然後演算法提取樣本集中特徵最相似資料 最鄰近 的分類標籤。一般來說，我們只選取樣本資料集...