机器学习 | Python实现KNN(K近邻)模型实践
机器学习 | Python实现KNN(K近邻)模型实践
目录
- 机器学习 | Python实现KNN(K近邻)模型实践
- 基本介绍
- 模型原理
- 源码设计
- 学习小结
- 参考资料
基本介绍
一句话就可以概括出KNN（K最近邻算法）的算法原理：综合k个“邻居”的标签值作为新样本的预测值。更具体来讲KNN分类过程，给定一个训练数据集，对新的样本Xu，在训练数据集中找到与该样本距离最邻近的K（下图k=5）个样本，以这K个样本的最多数所属类别（标签）作为新实例Xu的预测类别。
模型原理
- 距离度量
KNN算法用距离去度量两两样本间的临近程度，最终为新实例样本确认出最临近的K个实例样本（这也是算法的关键步骤），常用的距离度量方法有曼哈顿距离、欧几里得距离。曼哈顿、欧几里得距离的计算方法很简单&#
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