【機器學習】KNN 算法原理與實現

1、KNN算法概論 　　kNN算法的核心思想是：如果一個樣本在特徵空間中的k個最相鄰的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別，並具有這個類別上樣本的特性。該方法在確定分類決策上只依據最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。 K 的一般取值有 3， 5， 7。 2、KNN算法詳解      KNN是通過測量不同特徵值之間的距離進行分類。它的的思路是：如果一個樣本在特徵空

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