k近邻算法

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深入探索Python机器学习算法：监督学习(线性回归,逻辑回归,决策树与随机森林,支持向量机,K近邻算法)在机器学习领域，Python凭借其丰富的库和简洁的语法成为了众多数据科学家和机器学习爱好者的首选语言。本文将结合具体代码，深入探讨线性回归、逻辑回归、决策树与随机森林、支持向量机以及K近邻算法这五种常见的机器学习算法，帮助读者更好地理解它们的原理、实现以及应用。

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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。

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【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。

分类算法系列③：模型选择与调优 (Facebook签到位置预测)目录模型选择与调优1、介绍模型选择（Model Selection）：调优（Hyperparameter Tuning）：

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