KNN(分类)算法及案例

最新推荐文章于 2025-06-03 21:41:00 发布

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#数据挖掘 #算法 #KNN #分类 #python

本文介绍了KNN算法的基本原理，包括KNN流程、优缺点。重点讲述了如何使用KNN进行房屋租金定价的案例，强调了数据预处理、训练集与测试集划分以及特征标准化的重要性。并提供了代码示例来演示分类过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1 背景

KNN算法采用测量不同特征值之间的距离方法进来分类，思想类似成语近朱者赤近墨者黑。

1.1 KNN流程

最常用的度量距离方法是欧式距离，即计算测试集与待预测数据差值的平方和开方(1)。若多维度数据数值范围差异较大，需要先对所有数据进行标准化(2)或归一化(3)处理.

$d = \sqrt{(q_1-p_1)^2+(q_2-p_2)^2+ \cdots +(q_n-p_n)^2}$ ------(1)

$z = \frac{x - \mu}{\varrho}$

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