2020-06-16
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K-NN 基本知识
类别
基本分类与回归方法
核心思想
一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本大多属于一个类别
工作原理
计算距离
欧氏距离
曼哈顿距离
马氏距离
夹角余弦: 用两个向量的夹角余弦值衡量两个样本差异大小,余弦值越趋向于1, 说明两个向量夹角趋向于0
k-近邻算法步骤
计算已知类别数据中点与当前点之间距离
按照距离递增次序排序
选取与当前点距离最小的k个点
确定前k个点所在类别出现的频率
返回前k个点出现频率最高的类别当做预测
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