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knn算法,机器学习K-近邻算法

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  • 上传时间:2021-06-29
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资 源 简 介

k近邻算法( kNN ),它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据 与所属分类的对应关系。输人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,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说,我们只选择样本数据集中前砼最相似的数,这就是藤近邻算法中的出处,通常是不大于 20 的整数。 最后,选择个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。 

文 件 列 表

kNN.py
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