【机器学习】KNN 算法原理与实现

1、KNN算法概论 　　kNN算法的核心思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 K 的一般取值有 3， 5， 7。 2、KNN算法详解      KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思路是：如果一个样本在特征空

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