KNN算法

最新推荐文章于 2023-12-18 10:18:53 发布
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本文介绍了K-NearestNeighbor（KNN）算法的基本概念，包括如何选择最近邻的样本和常用的距离计算方法如欧式距离。通过sklearn库展示了KNN的实现过程，包括模型训练和预测，并讨论了模型的优缺点，如效率问题、k值的选择以及对奇异值的敏感性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、KNN：K-NearestNeighbor，即k-紧邻算法。它是基于样本和实例的算法。非常简单且高效。

2、k可以等于1,2,3,4.....一直到k，表示与测试样本最接近的k个样本。求测试样本与接近的样本，二者之间的距离。

（1）二点之间的距离，最简单的算法就是欧式距离。

          

（2）sklearn中，默认：

          

          

（3）理论上，k应该是奇数。sklearn中，底层做了优化，k也可以是偶数。

3、代码

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

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