機器學習 | Python實現KNN(K近鄰)模型實踐

機器學習 | Python實現KNN(K近鄰)模型實踐

目錄

    • 機器學習 | Python實現KNN(K近鄰)模型實踐
      • 基本介紹
      • 模型原理
      • 源碼設計
      • 學習小結
      • 參考資料

基本介紹

一句話就可以概括出KNN（K最近鄰算法）的算法原理：綜合k個“鄰居”的標簽值作為新樣本的預測值。更具體來講KNN分類過程，給定一個訓練數據集，對新的樣本Xu，在訓練數據集中找到與該樣本距離最鄰近的K（下圖k=5）個樣本，以這K個樣本的最多數所屬類別（標簽）作為新實例Xu的預測類別。

在這里插入圖片描述

模型原理

  • 距離度量

KNN算法用距離去度量兩兩樣本間的臨近程度，最終為新實例樣本確認出最臨近的K個實例樣本（這也是算法的關鍵步驟），常用的距離度量方法有曼哈頓距離、歐幾里得距離。曼哈頓、歐幾里得距離的計算方法很簡單&#

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