K 近邻法(K Nearest Neighbor K NN)

文章目录1. k近邻算法2. k近邻模型2.1 模型2.2 距离度量2.2.1 距离计算代码 Python2.3 kkk 值的选择2.4 分类决策规则3. 实现方法, kd树3.1 构造 kdkdkd 树3.2 搜索 kdkdkd 树4. 鸢尾花KNN分类4.1 KNN实现4.2 sklearn KNN k近邻法(k-nearest neighbor,k-NN)是一种基本分类与回归方法。 输入:实例的特征向量,对应于特征空间的点 输出:实例的类别,可以取多类 假设:给定一个训练数据集,其中的实例类别已定。 分类:对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预测。因此,k