文件名称:
Python机器学习k-近邻算法(K Nearest Neighbor)实例详解
开发工具:
文件大小: 76kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-25
详细说明：本文实例讲述了Python机器学习k-近邻算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
工作原理
存在一份训练样本集，并且每个样本都有属于自己的标签，即我们知道每个样本集中所属于的类别。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，然后提取样本集中与之最相近的k个样本。观察并统计这k个样本的标签，选择数量最大的标签作为这个新数据的标签。
用以下这幅图可以很好的解释kNN算法：
不同形状的点，为不同标签的点。其中绿色点为未知标签的数据点。现在要对绿色点进行预测。由图不难得出：
如果k=3，那么离绿色点最近的有2个红色三角形和1个蓝色的正方形，这3个点投票，于是绿色的
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