K近邻算法的基本思想是存在一个模型样本数据集,并从中学习规律。在预测新事物的类型时,算法从训练数据集中找出K个最接近的样本,然后将其“类别”进行投票,最后以投票最多的类别作为结果。 K近邻是一种非常有效的分类算法,可广泛应用于互联网领域。例如,算法可用来分析用户行为,根据当前用户的偏好及其与其他用户的...
K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。概念介绍 用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，...