KNN(k近鄰算法)最最最全面總結

KNN做迴歸和分類的主要區別在於最後做預測時候的決策方式不同。KNN做分類預測時，一般是選擇多數表決法，即訓練集裏和預測的樣本特徵最近的K個樣本，預測爲裏面有最多類別數的類別。而KNN做迴歸時，一般是選擇平均法，即最近的K個樣本的樣本輸出的平均值作爲迴歸預測值。 一 KNN算法概述 KNN（K-Nearest Neighbor）工作原理：存在一個樣本數據集合，也稱爲訓練樣本集，並且樣本集中每個數據

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