knn(k-Nearest Neighbor)算法概述

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#机器学习 knn

本文详细介绍了KNN算法的工作原理及步骤：首先计算已知类别数据集中的点与当前点的距离，然后按照距离递增排序，并选取与当前点距离最小的K个点。接下来确定这K个点所在类别的出现频率，最后将频率最高的类别作为当前点的预测分类。

knn算法描述如下：

      1、计算已知类别数据集中的点与当前点的距离；

      2、按照距离递增的次序排序；

      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的频率；

      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。

ML：Scikit-Learn 学习笔记（1） --- Nearest Neighbors 最近邻 综述
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K近邻k-Nearest Neighbor（KNN）算法的理解
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bryant_meng
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@创建于：2020.04.09 @修改于：2020.04.09，2024.06.22 文章目录1、kNN介绍2、k近邻法的三要素详解2.1 距离度量2.2 k值的选择2.3 分类决策规则3、k近邻法的实现：kd树4、Python实现过程5、优缺点6、常见问题 1、kNN介绍 kNN是一个基本而简单的分类算法，作为监督学习，那么KNN模型需要的是有标签的训练数据，对于新样本的类别由与新样本距离最近的k个训练样本点按照分类...
机器学习——K-近邻算法（KNN（k-nearest neighbor算法)）
qq_62065700的博客
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专注人工智能，主攻CV
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本质：人以类聚，物以群分，趣味相同的人总是会在一起 一，k为1即只寻找离它最近的情况 这个时候它的公式就是我们初中学的两点距离公式 其原理就是勾股定理，这个很简单就不推导了 二，按民主的方式，投票分 假定目前只有0与1两个类别，有个要分类的点A 直接划分比如K=3，那么取离A距离最近的三个，好此时有2个1类的，1个0类的 2>1，那么此时就判断A为1类 三，KNN关键点(超参数/Hyperparameter)的探讨 关于超参数 定义 在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。 相
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04-17 3499
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飞飞1.9百度影音迅雷资源采集插件的源代码
12-27
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winlator10.0安装包
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winlator的10.0安装包（搬运），见winlator.org或https://github.com/brunodev85/winlator/releases
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中山大学期末代数结构.zip
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对MP4格式文件的解码流程进行分析
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K-Nearest Neighbor(KNN)算法详解与Python实现
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