機器學習-KNN(K-近鄰算法)

# 環境 win10 + py3 一 . k-緊鄰算法概述 分類：KNN算法屬於監督學習的一種 算法：k-近鄰算法採用測量不同特徵值之間的距離進行分類 優點：精度高，對異常值不敏感，無數據輸入假定 缺點：計算的時間和空間複雜度較高 適用數據範圍：數值型和標稱型 二.k-近鄰算法的一般流程 ①收集數據 ②準備數據：距離計算所需要的數值，最好是格式化數據 ③分析數據 ④測試算法：計算錯誤率 ⑤使用算法

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