python語言不用考慮記憶體分配問題，在函式中傳遞的是列表的引用，在函式內部對列表物件的修改。將會影響該列表物件的整個生存週期
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，無資料輸入的假定
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
工作原理：存在乙個樣本資料集，也稱作訓練樣本集，並且樣本集中每個資料都存在標籤，即使我們知道樣本集中每一資料與所屬的分類的對應關係。輸入沒有標籤的新資料後，將新資料的每乙個特徵與樣本集中資料對應的特徵進行比較，然後演算法提取樣本集中特徵最相似資料的分類標籤。
一般流程：（1）收集資料：可以使用任何方法
（2）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
（3）分析資料：可以使用任何方法
（4）訓練演算法：此步驟不適用於k—近鄰演算法
（5）測試資料：計算錯誤率
（6）使用演算法：首先需要輸入樣本資料和結構化的輸出結構，然後執行k-近鄰演算法判定輸入資料分別屬於哪一類，最後應用對計算出的分類執行後續的處理。
偽**：
對未知類別屬性的資料集中的每個點依次執行以下操作：
（1）計算已知類別資料集中的點與當前點之間的距離；
（2）按照距離遞增次序排序
（3）選取與當前點距離最小的k個點
（4）確定前k個點所在類別的出現頻率
（5）返回前k個點出現頻率最高的類別作為當前點的**分類
如果大家想要實戰，可以參考《機器學習實戰》。
k 近鄰演算法
此文章參考機器學習實戰一書，具體的理論知識可以參考該書。本文的初衷只是為了做乙個複習，將學過的知識加以整理，其中不免有一定的錯誤。2.k 近鄰演算法的原理介紹 k 近鄰演算法通過測量不同的特徵值之間的距離進行分類。它的工作原理如下 存在乙個樣本的資料集合，也成為訓練樣本集合。並且樣本集中的每個資料都...
K 近鄰演算法
k 近鄰演算法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 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，即我們知道樣本集中每一資料與所屬分類的對應關係。輸入...
K 近鄰演算法
首先，我們將 k 近鄰演算法的基本理論 其次我們將使用python從文字檔案中匯入並解析資料 再次，討論當存在許多資料 的時，如何避免計算距離時可能碰到的一些常見錯誤 最後，利用實際的例子講解如何使用k 近鄰演算法改進約會 1.1 knn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...