k-近邻算法（kNN）
来源：互联网 发布：淘宝详情页视频时间 编辑：程序博客网 时间：2024/05/24 01:45
简单的说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。
原理：
存在一个样本数据集合，即训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，提取样本集中最相似数据的分类标签。一般来说，选择最相似数据集中前k个最相似的数据，通常k不大于20，最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。
一般流程：
（1）收集数据：whatever
（2）准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式
（3）分析数据：whatever
（4）训练算法：无需训练
（5）测试算法：计算错误率
（6）使用算法：进行未知样本的分类
0 0
- K-近邻算法（KNN）
- k近邻算法（kNN）
- KNN（K近邻算法）
- K-近邻算法（KNN）
- K-近邻算法（KNN）
- KNN（K-近邻算法）
- K-近邻算法（KNN）
- kNN（k近邻算法）
- k-近邻算法（kNN）
- k近邻算法（KNN）
- K近邻（KNN）算法
- K近邻（KNN）算法
- K-近邻（KNN）算法
- K-近邻（KNN）算法
- K-近邻算法（KNN）
- k-近邻（KNN）算法
- k-近邻算法（kNN）
- k近邻算法（KNN）
- Manthan, Codefest 16 D. Fibonacci-ish
- 设计模式：法则篇
- PO3083 DFS+BFS
- [51nod 1537]分解
- 最简洁条件判断写法
- k-近邻算法（kNN）
- 安装IG 常见Cydia错误提示（红字/黄字）和解决办法
- POJ 1324 Holedox Moving 状态压缩+A* -
- 用Android Studio创建一个Android Project
- 创建可以分享内容的应用
- eclipse+cdt 配置mysql（附测试代码）
- POJ 3281 Dining 最大流
- 今日头条2017年实习生在线笔试题1
- VS2015配置EGE图形库
