本篇文章旨在幫助小夥伴們最快速地理解knn
knn演算法即k-鄰近演算法，他可以解決這樣的問題：
我手裡有資料集，可以將其想象成一堆人，這些人都已經分好類了，根據什麼分的類呢？根據一些我們約定的特徵（比如身高，性別，愛好啊等等…）
我想要幹什麼呢？
是這樣，現在我拉來乙個新人，我把他輸入到knn，knn就有了個輸出，即：這個新人是屬於哪一類
偽**是這樣的：
1：計算已知類別資料集中的點與當前點的距離（距離怎麼算的根據具體問題定）
2：按照距離遞增次序排序
3：選取與當前點距離最近的k個點
4：確定這k個點所在類別的出現頻率
5：頻率最高的類別就認為是當前點的所屬類別
kNN分類演算法
knn k nearest neighbors 又叫k最鄰近演算法，是一種根據待分類的樣本與已知類別的樣本間的距離得到其分類結果的分類演算法。計算待分類樣本與所有已知類別樣本的距離值 從這些距離值中選取最小的k個 根據這k個樣本的類別情況，確定待分類的分類結果 距離的計算 這裡的距離其實是一種相似度...
kNN分類演算法
一 概述 knn演算法採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。對未知類別屬性的資料集中的每個點執行如下操作 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...
kNN分類演算法
一 演算法實施過程 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。二 python 實現 from numpy import import oper...