首先我們說一下k近鄰演算法的三個要素，第一就是超引數k，第二就是距離的定義，這距離的定義就是歐氏距離，第三就是決策的規則，比如投票表決，或者加權投票。這三個內容缺一不可。
那麼k近鄰演算法的執行的步驟是什麼呢？這種演算法的執行步驟是比較簡答的，總共就有兩個步驟，第一步驟就是選擇k和距離的度量，第二個步驟就是計算待標記的資料樣本和資料集中每個樣本的距離，取距離最近的k個樣本。待標記的資料樣本所屬的類別，就由這k個距離最近的樣本投票產生。從中我們可以發現，k 近鄰演算法的訓練過程，即是利用訓練資料集，對特徵向量空間進行劃分。當然，k近鄰演算法是乙個懶惰學習的演算法，沒有顯式的學習過程，即沒有它沒有訓練的步驟，是乙個基於記憶的學習演算法。而「多數表決」規則等價於「經驗風險最小化」。而k近鄰演算法的優化實現是依靠kd 樹，即是給訓練資料建立樹結構一樣的索引，期望快速找到 k個鄰居，以防止線性掃瞄。
那麼k近鄰演算法的應用領域都有哪些呢？k近鄰演算法的應用領域有很多，比如文字分類、模式識別、聚類分析，多分類領域等等，當然我們需要注意的是，使用距離作為度量時，要保證所有特徵在數值上是乙個數量級上，以免距離的計算被數量級大的特徵所主導。在資料標準化這件事上，還要注意一點，訓練資料集和測試資料集一定要使用同一標準的標準化。並且測試資料集在標準化的時候，一定也要使用「訓練資料集的平均值」和「訓練資料集的標準差」，而不能使用測試資料集的。
詳解機器學習中的K近鄰演算法（中）
首先我們說一下k近鄰演算法的三個要素，第一就是超引數k，第二就是距離的定義，這距離的定義就是歐氏距離，第三就是決策的規則，比如投票表決，或者加權投票。這三個內容缺一不可。那麼k近鄰演算法的執行的步驟是什麼呢？這種演算法的執行步驟是比較簡答的，總共就有兩個步驟，第一步驟就是選擇k和距離的度量，第二個步...
機器學習中的 K 近鄰 演算法
k 近鄰 k nearest neighbor,簡稱knn 演算法是一種常用的監督學習方法，其工作機制 給定測試樣本，基於某種距離度量找出訓練集中與其最靠近的k個訓練樣本，然後基於這k個 鄰居 的資訊進行 距離度量是什麼呢?拿歐氏距離來說,假如給定兩個樣本a,b 那麼最終的歐式距離就是 根號下 a1...
機器學習 k 近鄰演算法
一.k 近鄰演算法概述 簡單地說，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。k 近鄰演算法 knn 它的工作原理是 存在乙個樣本資料集，也稱訓練樣本集，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。輸入沒有標籤的新資料後，將資料的每個特徵與樣本集合中資...