knn是通過測量不同特徵值之間的距離進行分類。它的思路是：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，其中k通常是不大於20的整數。
如下圖，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。
matlab自帶knnclssify
matlab中的knnsearch函式
classificationknn
classificationknn.fit
mdl = classificationknn.fit(x,y)：基於特徵和分類標籤返回分類模型。x：每行表示乙個特徵向量，每列表示特徵向量中乙個變數。y：每行代表的是x中特徵向量說代表的標籤或種類。
mdl = classificationknn.fit(x,y,name,value)：value代表k的值
**過程：1，尋找訓練集合x中最靠近xnew 的k個點（距離的度量採用的歐式距離）
2，記錄這k個點的對應標籤y
3，把xnew的標籤分配給所有k個標籤中概率最大的那乙個。
k值是經驗值，不同樣本構建的模型k值幾乎都不同，遇的較多的好像是設定成5。
使用KNN實現充電樁分類
import lightgbm as lgb import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model selection import train test split 匯入資料 col names id k1k2驅動訊號 電子鎖驅動訊號 ...
python使用KNN文字分類
上次爬取的爸爸 媽媽 老師和自己的作文，利用sklearn.neighbors.kneighborsclassifier進行分類。import jieba import pandas as pd import numpy as np import osimport itertools import ...
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...