機器學習筆記之KNN分類

KNN分類器作爲有監督學習中較爲通俗易懂的分類算法，在各類分類任務中經常使用。 KNN模型的核心思想很簡單，即近朱者赤、近墨者黑，它通過將每一個測試集樣本點與訓練集中每一個樣本之間測算歐氏距離，然後取歐氏距離最近的K個點（k是可以人爲劃定的近鄰取捨個數，K的確定會影響算法結果），並統計這K個訓練集樣本點所屬類別頻數，將其中頻數最高的所屬類別化爲該測試樣本點的預測類別。 這樣意味着測試集中的每一個點

>>阅读原文<<