k近鄰法的實現(kd樹)-相關問題梳理

K鄰近算法的僞代碼 機器學習實戰 李銳等譯 對未知類別屬性的數據集的每一個點依次進行如下操作： 1.計算已知類別數據集中的點與當前點之間的距離； 2.按照距離遞增次序排序 3.選取與當前點距離最小的k個點； 4.確定前k個點所在類別的出現頻率； 5.返回前k個點出現頻率最高的類別作爲當前點的預測分類 python源碼： import numpy as np import math def cl

>>阅读原文<<