近邻knn算法的相关内容

文章 2023-05-29 来自：开发者社区

瞎聊机器学习——K-近邻（KNN）算法

1、KNN的基本原理我们通常将机器学习算法分为有监督学习和无监督学习两类，通俗的说，我们会按照训练样本中是否含有标签来区分这两类，KNN算法便是一种适用于带标签的数据场景的算法，我们可以将它归类为一种有监督学习方法。KNN算法，我们给定一个数据集，对于一个新来到的样本，我们在数据集中找到距离该样本最...

文章 2022-04-12 来自：开发者社区

【机器学习实战】K- 近邻算法（KNN算法）

K-近邻算法一、概述K-近邻算法，又称为 KNN 算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。KNN 的工作原理：给定一个已知类别标签的数据训练集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最临近的 K 个实例。如果这 K 个实例的多数属于某个类别，那么新数据就属于这个类别。简单理解为：由那些...

文章 2018-04-19 来自：开发者社区

K-近邻法（KNN算法）

1、kNN算法（K 最近邻(k-Nearest Neighbors)）描述简单地说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 k-近邻算法是一种基本分类与回归方法；它是是监督学习中分类方法的一种，属于懒散学习法（惰性学习方法）。给定一个训练集D和一个测试对象z,该测试对象是一个由属性值和一个未知的类别标签组成的向量，该算法需要计算...

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更新时间 2024-06-14 06:08:56

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