機器學習—K近鄰算法(簡單介紹）

K近鄰算法（KNN，k-Nearest Neighbor）所謂K最近鄰，就是k個最近的鄰居的意思，說的是每個樣本都可以用它最接近的k個鄰居來代表。 基本要素：1.K值的選取 2.距離度量 3.分類決策規劃 算法：1）計算測試數據與各個訓練數據之間的距離； 2）按照距離的遞增關係進行排序； Python的numpy庫中根據數組位序排序的方法argsort（） 3）選取距離最小的K個點； 4）確定前K

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