机器学习knn算法

 

监督学习分类之KNN算法

大家好，我是小k，又是愉快的学习时光QAQ，今天来看看新学的KNN算法

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前言

KNN是比较简单的分类算法之一，经过查阅发现它与K-means算法有挺大差距的，KNN属于监督学习，而K-means属于非监督算法

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、KNN是什么？

1：KNN，通俗点讲就是将待预测的样本置入数据集中，然后通过用与它最近的k个样本来代表待预测的样本

2:有这样一种论点，一个人的收入，可以通过用与其他经常交往五个人的平均数来确定，称作物以类聚，人以群分，KNN算法核心思想就是类似于此

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

#引入依赖
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import  load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
#切分数据集为训练集和测试集合
from sklearn.metrics import accuracy_score
#用来计算分类预测的准确率