机器学习笔记九：K近邻算法（KNN）

一.基本思想 K近邻算法，便是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。以下面的图： 通俗一点来讲，就是找最“邻近”的伙伴，经过这些伙伴的类别来看本身的类别。好比以性格和作过的事情为判断特征，和你最邻近的10我的中（这里暂且设k=10），有8个是医生，有2个是强盗。那么你是医生的可能性更加大，就把你划到

>>阅读原文<<