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K-近邻算法(KNN)概念:什么是K-近邻算法?

更新时间:2021年04月28日11时27分 来源:传智教育 浏览次数:

KNN1

什么是K-近邻算法?

根据你的“邻居”来推断出你的类别


1.1 K-近邻算法(KNN)概念

K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法,这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法, 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法

定义

如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)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。

来源:KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法

距离公式

两个样本的距离可以通过如下公式计算,又叫欧式距离 ,关于距离公式会在后面进行讨论

KNN2

1.2 影片类型分析

假设大家现在有几部影片

影片分析

其中? 号影片不知道类别,如何去预测?大家可以利用K近邻算法的思想

KNN4

分别计算每个影片和被预测影片的距离,然后求解

KNN4

1.3 KNN算法流程总结

1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离

2)按距离递增次序排序

3)选取与当前点距离最小的k个点

4)统计前k个点所在的类别出现的频率

5)返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类



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