機器學習算法總結——KNN

定義理解 在樣本集中的數據是之前已經分類完成的，當要給新的特徵進行分類時，將它與樣本的特徵進行距離比較，選擇前K個最相似的特徵。其結果很大程度上取決於K的選擇 此處距離可以選擇歐式距離、曼哈頓距離、餘弦相似度 歐式距離： d = ( x 2 − x 1 ) 2 + ( y 2 − y 1 ) 2 d=\sqrt{(x_{2}-x_{1})^2+(y_{2}-y_{1})^2} d=(x2​−x1​

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