Tensorflow實現K近鄰分類器

Tensorflow實現K近鄰分類器 一、K近鄰分類模型基本原理 首先，存在一個樣本數據集合，也稱做訓練樣本集，井且樣本集中每一個數據都存在標籤，即咱們知道樣本集中每一數據與所屬分類的對應關係。輸人沒有標籤的新數據後，將新數據的每一個特徵與樣本集中數據對應的特徵進行比較，而後算法提取樣本集中特徵最類似數據（最近鄰）的分類標籤。 通常來講，咱們只選擇樣本數據集中前k個最類似的數據，這就是K近鄰算法中

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