k近邻算法

只怕自己不够好

深度剖析 K 近邻算法：分类、回归实战及优劣势分析简介：本文全面且细致地讲解了 K 近邻算法，开篇点明掌握该算法需先理解特征空间这一关键概念，通过水果、鸢尾花数据集实例，助读者明晰特征空间维度构成；接着深入剖析 K 近邻算法原理，涵盖分类、回归两大应用方向。分类部分，详述从导包、样本生成、绘图到预测及邻近点绘制的完整实操流程，还贴心指出 sklearn 导包易错点；回归板块，依次展示数据集生成、模型训练、预测及结果可视化步骤。文末精准总结 KNN 算法参数、优缺点及改进方法，是新手入门、老手温故 K 近邻算法的优质参考。

拜刊物苏哲

【机器学习(七)】分类和回归任务-K-近邻 (KNN)算法-Sentosa_DSML社区版什么是KNN？ K-近邻 (KNN) 是一种监督算法。KNN 背后的基本思想是在训练空间中找到距离新数据点最近的 K 个数据点，然后根据 k 个最近数据点中多数类别对新数据点进行分类，类似于“物以类聚”的思想，将一个样本的类别归于它的邻近样本。K-近邻算法是一种惰性学习模型(lazy learning)，也称为基于实例学习模型，这与勤奋学习模型(eager learning)不一样。勤奋学习模型在训练模型的时候会很耗资源，它会根据训练数据生成一个模型，在预测阶段直接带入数据就可以生成预测的数据，

【k近邻】 K-Nearest Neighbors算法汇总目录k近邻算法思想k近邻算法原理k近邻算法流程距离度量的选择数据维度归一化k值的选择k近邻算法优缺点少数服从多数

[机器学习]KNN——K邻近算法实现y测试值: [2 1 2 2 0 0 2 0 1 1 2 0 1 1 1 2 2 0 1 2 1 0 0 0 1 2 0 2 0 0 2 1 0 2 1 0 2 1 2 2 1 1 1 0 0] y预测值: [2 1 2 2 0 0 2 0 1 1 1 0 1 1 1 2 2 0 1 2 1 0 0 0 1 2 0 2 0 0 2 1 0 2 1 0 2 1 2 1 1 2 1 0 0] 预测准确率: 0.9333333333333333 k 距离函数预测准确率 0 1 曼哈顿距离 0.933333 1

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[Python] scikit-learn - K近邻算法介绍和使用案例K近邻算法(K-Nearest Neighbors,简称KNN)是一种基于实例的学习方法，主要用于分类和回归任务。它的基本思想是：给定一个训练数据集，对于一个新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数类别就是该输入实例的类别。

KNN算法及其优缺点K-最近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基本的分类和回归算法。它的工作原理是通过在训练样本中找到距离待分类样本最近的K个样本，并根据这K个样本的标签来确定待分类样本的标签。KNN算法具有以下优点和缺点。

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分类算法系列②：KNN算法目录KNN算法1、简介2、原理分析数学原理相关公式及其过程分析距离度量k值选择分类决策规则3、API4、⭐案例实践