文件名称:
K最近邻算法(KNN)—sklearn+python实现方式
开发工具:
文件大小: 351kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明：k-近邻算法概述
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
优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。
缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。
k-近邻算法（kNN)，它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于
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