k-近邻算法的一般流程

2018-11-07 阅读量: 596

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(1) 收集数据：可以使用任何方法。

(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：可以使用任何方法。

(4) 训练算法：此步骤不适用于k-近邻算法。

(5) 测试算法：计算错误率。

(6) 使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行k-近邻算法判定输

入数据分别属于哪个分类，最后应用对计算出的分类执行后续的处理。

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