機器學習基礎-分類算法

機器學習基礎-分類算法 k近鄰算法KNN 樣本在特徵空間中的k個最相似的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本屬於這個類別 k近鄰算法需要做標準化處理 距離的計算公式 1.閔可夫斯基距離   歐式距離  p=2 曼哈頓距離 p=1 切比雪夫距離 當p接近與無窮大時 閔可夫斯基距離比較直觀，但是它與數據的分佈無關，具有一定的侷限性，如果 x 方向的幅值遠遠大於 y 方向的值，這個距離公式就會過度放大

>>阅读原文<<