flying_whale1的博客

文章目录前言正文算法流程实现流程优缺点例题数据实现要点前言自此开始机器学习篇，先从最简单的分类器——K-近邻分类器开始正文算法流程K-近邻算法伪代码如下，对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作：(1) 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；(2) 按照距离递增次序排序；(3) 选取与当前点距离最小的k个点；(4) 确定前k个点所在类别的出现频率；(5) 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。实现流程(1) 收集数据：可以使用任何方法。(2) 准备数据

P-R曲线ROC曲线与AUC代价(CC)曲线