近朱者赤，近墨者黑。
（學習筆記）
knn:
乙個樣本在特徵空間中，總有k個與之最相似（即特徵空間中最鄰近）的樣本。其中，大多數屬於某一類別，則該樣本也屬於這個類別。
計算步驟:
1.算距離:算出測試樣本到訓練集中每個樣本的距離。（例如:歐氏距離）
2.找鄰居:找出距離最近的k個訓練物件。（k值的選取:交叉驗證）
3.做分類:將這k個物件的主要類別作為測試數類別。（少數服從多數/根據距離的遠近，距離越近權重越大，權重為距離平方的倒數）
演算法流程
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個點所在類別對應的出現頻率。
5.返回前k個點出現頻率最高的類別作為當前點的**分類。
優點:1.簡單，易於理解，易於實現，無需估計引數，無需訓練；
2.適合對稀有事件進行分類；
3.適合於多分類問題。
缺點:1.計算量大，記憶體開銷大，評分慢；
2.可解釋性較差。
行業應用:
客戶流失**
欺詐偵測（更適合於稀有事件的分類問題）
knn演算法解決鳶尾花分類問題
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import kneighborsclassifier
iris = load_iris(
)# 鳶尾花資料
data_tr, data_te, label_tr, label_te = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=
0.2)
# 拆分專家樣本集
model = kneighborsclassifier(n_neighbors=5)
# 構建模型
model.fit(data_tr, label_tr)
# 模型訓練
pre = model.predict(data_te)
# 模型**
acc = model.score(data_te, label_te)
# 模型在測試集上的精度
acc
KNN最近鄰演算法python實現
from numpy import import operator def createdataset group array 1.0,1.1 1.0,1.0 0,0 0,0.1 labels a a b b return group,labels def classify0 inx,dataset...
最近鄰規則演算法（KNN）
最近鄰演算法 knn 是乙個基於例項學習的分類演算法。如果乙個例項在特徵空間中的k個最相似 即特徵空間中最近鄰 的例項中的大多數屬於某乙個類別，則該例項也屬於這個類別。所選擇的鄰居都是已經正確分類的例項。演算法步驟 1 把所有分類好的 有標籤label 的資料 例項 作為訓練集 2 選擇好引數k 3...
KNN 最近鄰演算法初探
本文質量不咋地，目的是記錄一下自己的 還有乙個原因是我發現別人的部落格寫的太好了！knn 演算法屬於監督學習的演算法，基本原理是對整個資料整體進行打標籤之後，對乙個新的元素根據其在向量空間中的位置來對其分類。k近鄰演算法是在訓練資料集中找到與該例項最鄰近的k個例項，這k個例項的多數屬於某個類，我們就...