其实kNN算法从原理上和这个是一致的,这里的k指的是离需要预测的点的最近的k个实例。当我们采用knn算法进行训练的时候,所有的训练集数据都是算法的参数,这也叫做无参数模型。模型训练出来之后,将需要预测的点和其最近的k个点进行比较。如果做分类,就是这k个中类别最多的类型作为结果,如果是回归,可...猜你喜欢k-Nearest Neighbor
KNN算法步骤如下：1. 首先，我们需要将训练样本集中的每个样本点的特征向量表示成一个点在n维空间中的坐标，每个坐标轴代表一个特征属性。2. 对于一个待分类的样本点，我们需要计算它与训练样本集中每个样本点的距离。常用的距离度量方法有欧式距离、曼哈顿距离等。3. 然后，根据上一步计算得到的距离，从小到大对...