原理：給定乙個樣本集，樣本集中不同標籤的的集和擁有者相同的一些特徵，通過對新的沒有標籤的資料的特徵值與訓練集中的不同標籤的集合的特徵值求距離，從而選中最近的那個。
暨賦予他同樣的標籤。
舉個例子
比如現在有乙個電影 我們需要判斷他是喜劇片還是愛情片，我們就需要根據它的特徵值進行比對，比如通過判斷他們當中槍戰的次數和大笑的兩個特徵值，對新有的電影對比原有訓練集比對距離從而得到。
有多個特徵值就用歐氏距離公式
擴充套件開來 字型識別的轉化為數字也可以通過的比對這方面來判斷。
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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...
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用例一 from sklearn.neighbors import nearestneighbors import numpy as np x np.array 1,1 2,1 3,2 1,1 2,1 3,2 nbrs nearestneighbors n neighbors 2,algorithm...
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工作原理 存在乙個訓練樣本資料集合，每組資料對應乙個標籤及分類 比如下邊例子為前兩個資料都為a類 輸入測試樣本後通過計算求出測試樣本與訓練樣本的歐氏距離d，取前k個最小的值，這k組資料對應的標籤分類最多的那種，就是測試樣本的標籤。訓練樣本資料 1.0,1.1 1.0,1.0 0,0 0,0.1 歐氏...