机器学习—K近邻算法(简单介绍）

K近邻算法（KNN，k-Nearest Neighbor）所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 基本要素：1.K值的选取 2.距离度量 3.分类决策规划 算法：1）计算测试数据与各个训练数据之间的距离； 2）按照距离的递增关系进行排序； Python的numpy库中根据数组位序排序的方法argsort（） 3）选取距离最小的K个点； 4）确定前K

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