k近鄰算法（kNN）的基本思想——機器學習、數據挖掘、人工智能基礎

k近鄰算法（kNN）的基本思想 1、算法流程 對未知類別屬性的數據集中的每一個點依次執行如下操做：python (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) 肯定前 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做爲當前點的預測分類。 算法 2、舉例說明 如下圖爲例：已知有兩類（藍色正

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