機器學習實戰-k近鄰的概述與實現

算法描述以下：python 1）計算已知類別數據集中的點與當前點之間的距離；算法 2）按照距離遞增次序排序；函數 3）選取與當前點距離最小的k個點；測試 4）肯定前k個點所在類別的出現頻率；spa 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。code 書中有代碼，只是註釋給的太少，故提一下用到的幾個函數，輸出一下中間結果便於理解排序        #手動建立數據，最簡單的knn imp

>>阅读原文<<