KNN聚类的原理和实现

最新推荐文章于 2023-08-25 21:21:08 发布
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分类专栏： KNN聚类的原理和实现 文章标签： 算法 python
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本文详细介绍了KNN（K-Nearest Neighbors）聚类算法，包括算法的基本思想、计算距离的方法、K的选择及其影响，以及实战中读取数据、分组和计算距离的步骤。通过实例展示了KNN算法的整个流程，帮助读者深入理解并掌握这一经典算法。

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目录

1.认识KNN算法

2.算法原理

3.实战应用

1.认识KNN算法

KNN算法通俗说是寻找最近的k个数据，推测新数据的分类，其核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。就像视频https://blog.youkuaiyun.com/haluoluo211/article/details/78177510?locationNum=2&fps=1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_title~default-0.essearch_pc_relevant&spm=1001.2101.3001.4242里说的一样，物以类聚，人以群分。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。

2.算法原理

2.1通用步骤

         2.1.1计算距离

 （1）欧几里得距离(两点之间的距离)

                二维空间：p=sqrt[ ( x1 - x2）^2 &

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