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【K近邻（KNN）算法（一）】KNN的概念
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上传时间: 2021-01-07
详细说明：文章目录K-最近邻算法1.算法介绍2.算法公式（1）分类（2）回归（不好，可以不看）（3）L1和L2范数距离L1范数距离(曼哈顿距离):L2范数距离(欧几里得距离):闵可夫斯基（knn中使用）3.K值选择举例
K-最近邻算法
1.算法介绍
属于有监督学习，知道可能的结果。属于多分类算法。K NearestN eighbors算法又叫K – NN算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法，总体来说K – NN算法是相对比较容易理解的算法。十大机器算法之一。
定义
如果一个样本在特征空间中的 个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
来源： 算法最
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