文件名称:
K-近邻算法的python实现代码分享
开发工具:
文件大小: 147kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-25
详细说明:k-近邻算法概述:
所谓k-近邻算法KNN就是K-Nearest neighbors Algorithms的简称,它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类
用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居), 这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。
k-近邻算法分析
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-近邻算法工作原理:
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
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