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RSS订阅原创 KNN算法代码实现
KNN算法是一种基于实例的学习算法，不需要对数据进行建模，因此非常适合用于分类和回归问题。它是通过找到一个数据集中与目标数据最近的K个邻居，然后通过。返回K个样本点中出现频率最高的类别作为最终的预测分类。假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。计算测试数据与各训练数据之间的距离。确定K个样本点所在类别的出现频率。是监督学习方法里的一种常用方法。选择其中距离最小的k个样本点。KNN 算法也叫K近邻算法。距离度量、K值、分类决策规则。来预测目标数据的分类结果。按照距离的大小进行排序。
2023-04-06 18:30:04
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