k near neighbor
優點：缺點：計算複雜度高，空間複雜度高
一般演算法流程：
1、收集、準備和分析資料
2、訓練資料(不適用 knn 演算法)
3、測試資料
4、使用演算法
準備： createdataset()
knn 分類演算法的流程：（5）
classify0()
file2matrix() 準備資料 autonorm() 歸一化
matplotlib 通過散點圖分析資料
datingclasstest() 測試**
classifyperson() 約會****函式， 使用演算法
fig.add_subplot(111)
ax.scatter(,)
a.min(0)
a.max(0)
測試**：
datingclasstest()
完整系統
classifyperson()
手寫體識別
img2vector
handwritingclasstest
機器學習演算法（1） KNN
k nearest neighbor algorithm 右圖中，綠色圓要被決定賦予哪個類，是紅色三角形還是藍色四方形？如果k 3，由於紅色三角形所佔比例為2 3，綠色圓將被賦予紅色三角形那個類，如果k 5，由於藍色四方形比例為3 5，因此綠色圓被賦予藍色四方形類。k最近鄰 k nearest ne...
機器學習經典演算法1 knn
一 演算法簡要 物以類聚人以群分 是生活的現實寫照，knn就是讓那些距離近的人或物歸為一類。問題定義 基於給定的一些示例 事物的屬性features和該事物的分類class 對於某個特定或一系列事物的features，來對未定事物進行分類classifying。一般把給出了事物features和cl...
機器學習1 KNN文字分類
思想 1.找到與資料最相近k個資料 根據余弦相似度 2.分別找出k條資料的類別，同類別相加，得到最大值，則該類別為測試資料的所屬類。encoding utf 8 from pylab import reload sys defcreatedataset group 1.0,1.1 2.0,2.1 1...