学习笔记: 机器学习经典算法-kNN(k近邻算法)
算法特点背后思想简单,应用数学原理简单,效果好,而且可以说是在诸多ML算法中独有的不需要训练模型的算法。 基本过程:对于判断特征空间中的一个样本点的归类,通过在该样本点周围搜索$k$个与其距离最近的邻居,然后根据这$k$个邻居所属类别占比来来判断目标样本点的最可能类别。 一、分类kNN算法的基本过程(python) ①数据集准备 import matplotlib.pyplot...
【手写算法实现】 之 KNN K近邻算法
【手写算法实现】 之 KNN K近邻算法k-近邻(k-Nearest Neighbors) 的思想是给定测试样本,基于某种距离度量(⼀般使⽤欧⼏⾥德距离) 找出训练集中与其最靠近的k kk 个训练样本,然后基于这k kk 个“邻居” 的信息来进⾏预测(“物以类聚”)。算法步骤:根据给定的距离度量,在训练集中找出与x 最近邻的k 个点&#x...
Python 实现 KNN(K-近邻)算法
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