一、K -近邻算法（KNN：k-Nearest Neighbors）

最新推荐文章于 2025-05-14 01:02:36 发布
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一、K -近邻算法（KNN：k-Nearest Neighbors）

算法基本思想：物以类聚，人以群分

存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最相邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类（可理解为：k个邻居对未知标签数据分类进行一个投票选择）。

算法举例：

根据电影中出现的接吻镜头和打斗镜头的次数来判断一个未知电影是爱情片还是动作片。


首先，根据打斗镜头和接吻镜头的次数（两个特征），将所有电影映射到坐标轴上：

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11-07 929
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k-Nearest Neighbors(KNN)算法
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k近邻算法
2302_81317506的博客
03-24 793
K-近邻算法(K Nearest Neighbor)又叫KNN算法，指如果一个样本在特征空间中的k个最相似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。也就是对于新输入的实例，从数据集中找到于该实例最邻近的k个实例，那么这k个实例大多数属于某一个类，那么就把该实例放到该类中。KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本的属性。
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K近邻算法（k-nearest neighbor，KNN）
天泽28的专栏
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机器学习笔记——Nearest Neighbors
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k-nearest-neighbors:k-近邻分类算法在MNIST数字数据集上的实现
05-29
**k-近邻(k-Nearest Neighbors, KNN)分类算法** KNN是一种基于实例的学习，也称为懒惰学习，因为它在预测时才进行学习。该算法的基本思想是：对于给定的一个新实例，找到训练集中与其最相似的k个实例（即k个最近邻...
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05-14 1088
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k临近算法（k nearest neighbors)
bdss58的专栏
11-08 2554
k nearest neighbor algorithm is very simple
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