机器学习十大算法（零）KNN

最新推荐文章于 2025-08-14 15:08:52 发布
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KNN算法通过测量不同特征值间的距离进行分类，思路是若样本在特征空间中k个最相似样本多数属某类别，该样本也属此类别，K通常不超20。算法结果很大程度取决于K的选择，通过计算对象间距离作为非相似性指标，常用欧氏或曼哈顿距离。

KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似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，其中K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。

在KNN中，算法的结果很大程度取决于K的选择。

在KNN中，通过计算对象间距离来作为各个对象之间的非相似性指标，避免了对象之间的匹配问题，在这里距离一般使用欧氏距离或曼哈顿距离：

 

 

 

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机器学习——KNN算法
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(n_neighbors=5, # 邻居数量(K值)，默认5weights='uniform', # 权重方式：'uniform'(等权)或'distance'(距离反比)algorithm='', # 近邻搜索算法：'ball_tree'、'kd_tree'、'brute'或'auto'leaf_size='30', # 树结构的叶节点大小，影响效率p=2, # 距离度量参数：1=曼哈顿距离，2=欧氏距离metric='minkowski', # 距离度量方式，默认明可夫斯基距离。
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