機器學習--K-NN分類&迴歸

K近鄰：從字面上理解，就是：近朱者赤，近墨者黑。和誰離得近和誰歸爲一類。 1 算法原理 （1）計算測試數據與各個訓練數據之間的距離，方法：閔可夫斯基距離 （曼哈頓距離和歐幾里得距離的總和升級） （2）按照距離的遞增順序排序 （3）選取距離最小的k個點 （4）確定前k個點所在類別的出現頻率（即爲各個類別出現次數） （5）返回前K個點所在類別的出現頻率，測試集的類別就爲頻率出現次數最大的那一類。 圖一

>>阅读原文<<