分类的故事之K 近邻算法(KNN)
分类的故事之K-近邻算法(KNN) 文章同步更新在公众号“肥宅的日杂铺” KNN(k-Nearest Neighbor),是著名的模式识别统计学方法,也最简单的机器学习算法之一。其中心思想为近朱者赤,近墨者黑(相似即为同类)。 设计思路 KNN是一种通过测量不同特征值之间的距离进行分类的算法,其分类思路为:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,(K通常为≤20的整数)。 举个栗子 已知样本的类别信息如下图,同类样品已成功抱团: 此时,有位不速之客杀了进来: 提问:这位新的小伙伴想抱团一共分几步呢?其实,超简单der
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