k-近鄰算法原理

原創 Como0413 2020-06-11 12:29

核心：採用測量不同特徵值之間的距離進行分類
原理：存在一個訓練樣本集，已知樣本集中每一數據的所屬分類。當輸入沒有標籤的新數據後，選擇新數據與樣本數據特徵最相似（k近鄰）的分類作爲新數據的分類。簡單的來說就是確定前k個點所在類別出現頻率；返回前k個點出現頻率最高的類別作爲當前點的預測分類

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