1. knn(k nearest neighbor)工作原理：
存在乙個樣本資料集（訓練樣本集），且樣本集中每個資料都存在標籤，即我們知道樣本集中每個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和樣本集裡的資料對應的特徵作比較，然後演算法提取樣本集中特徵最相似資料的分類標籤（最近）。一般來說，我們只選擇樣本資料集中前k個最相似的資料，這就是k近鄰大的出處，最後選擇k個最相似資料出現次數最多的分類，作為新資料的分類。
2. k近鄰演算法一般流程：
3. 解釋機器學習python版中的程式清單
（3.1）程式如下
（3.2）對classify0()函式的理解
（3.3）這裡建議多使用python提供的help()命令查詢常用函式的功能以及使用方法，如
後面還會有例子說明，
再來看一下程式清單中用到的函式argsort(),
note: 這裡是通過計算不同樣本資料之間的歐式距離來獲取未知標籤與樣本之間的距離，這裡只有二維，後面的影象（32*32）計算距離時，是1024維（32*32）的。
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...
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...
機器學習實戰之 k 近鄰演算法
k 近鄰演算法 knn 採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。優點 精度高 對異常值不敏感 無資料輸入假定。缺點 計算複雜度高 空間複雜度高。適用資料範圍 數值型和標稱型。描述 存在乙個樣本資料集合，樣本集中每個資料都存在標籤，即我們知道樣本集中每一資料與所屬分類的對應關係。輸人沒有標籤的新資料...