knn的特點
缺點：
改進演算法
k選取不恰當的情況如下表。
k的取值
k太小k太大
特點分類邊界曲線越光滑，偏差越小，方差越大
分類邊界曲線越平坦，偏差越大，方差越
不良影響
分類結果易受雜訊點影響
近鄰中又可能包含太多的其它類別的點。（對距離加權，可以降低k值設定的影響）
k的選取，具體體現在考慮偏差和方差的權衡問題。建議：k值通常是採用交叉檢驗來確定（以k=1為基準），經驗規則：k一般低於訓練樣本數的平方根
參考：knn演算法實現及其交叉驗證
機器學習（一）——k-近鄰（knn）演算法
K 近鄰演算法 KNN
knn k nearest neighbor 假設訓練集有記錄 r1 r2,rn共n條，訓練集的特徵向量及其對應的類別都是已知的，每個記錄的特徵向量為 t1 t2,tk共k個特徵，待測試的記錄為ru 1 計算ru 的特徵向量與訓練集的每條記錄 即r1 r2,rn 的特徵向量的歐式距離，選取距離最小的...
k近鄰演算法 kNN
核心思想 前k個最相似資料中出現次數最多的類別，作為新資料的類別。核心函式 計算距離函式，投票函式 coding utf 8 import random import sys from collections import counter from operator import itemgette...
K近鄰演算法 KNN
k近鄰演算法 knn 何謂k近鄰演算法，即k nearest neighbor algorithm，簡稱knn演算法，單從名字來猜想，可以簡單粗暴的認為是 k個最近的鄰居，當k 1時，演算法便成了最近鄰演算法，即尋找最近的那個鄰居。為何要找鄰居？打個比方來說，假設你來到乙個陌生的村莊，現在你要找到與...