機器學習算法—KNN算法原理

機器學習算法—KNN算法原理 概述： KNN算法一般也會經常被稱爲K鄰近算法，其核心思想是根據訓練集中的樣本分類計算測試集中樣本與訓練集中所有樣本的距離，根據所設定的K值選取前K個測試樣本與訓練樣本最近的結果，結果中大多數訓練樣本所處在的類別即是本測試樣本的類別。因訓練樣本的分類結果爲已知因此KNN算法屬於有監督學習算法。 算法原理： 1、以下圖樣本散點圖展示訓練集的整體分佈情況 從散點圖中可以發

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