机器学习：K-近邻算法对鸢尾花数据进行分类预测
K-近邻算法 KNN定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最近邻）的样本中的大多数属于某一个类别，则改样本也属于这个类别计算距离：欧式距离z = sqrt((x1-x2)^2 + (y1-y2)^2)相似样本，特征之间的值应该都是相近的需要做标准化处理k的取值k较小 容易受异常点影响k较大 容易受k值数量波动优点简单，易于实现，无需估计参数，无需训练缺点懒惰算法，计算量较大，内....
python机器学习_近邻算法_分类Ionosphere电离层数据
文章目录 摘要1.数据获取2.数据集分割与初步训练表现3.测试不同近邻值4.交叉检验5. 十折交叉检验6.输出预测结果摘要本文使用python机器学习库Scikit-learn中的工具，以某网站电离层数据为案例，使用近邻算法进行分类预测。并在训练后使用K折交叉检验进行检验，最后输出预测结果及准确率。过程产生一系列直观的可视化图像。希望文章能够对大家有所帮助。祝大家学习顺利！1.数据获取1.点击.....
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