机器学习 | Python实现KNN(K近邻)模型实践

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机器学习 | Python实现KNN(K近邻)模型实践

基本介绍

一句话就可以概括出KNN(K最近邻算法)的算法原理:综合k个“邻居”的标签值作为新样本的预测值。更具体来讲KNN分类过程,给定一个训练数据集,对新的样本Xu,在训练数据集中找到与该样本距离最邻近的K(下图k=5)个样本,以这K个样本的最多数所属类别(标签)作为新实例Xu的预测类别。

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模型原理

  • 距离度量

KNN算法用距离去度量两两样本间的临近程度,最终为新实例样本文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-647609.html

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