（一）KNN三要素
1.确定K值是多少，如K = 5 / K = 10。
- 交叉验证法、网格参数校验法等
2.找出这K个距离最近的样本具体是哪几个。
- 样本少：欧氏距离
- 样本多：KD_tree
3. 根据找出的这K个样本，预测目标样本的结果。
- 分类预测：多数表决法
- 回归预测：平均值法。
（二）K值选择
1.网格参数交叉验证
（三）K个样本获取
1.KD_tree
1.确定K值是多少，如K = 5 / K = 10。
2.找出这K个距离最近的样本具体是哪几个。
3. 根据找出的这K个样本，预测目标样本的结果。
1.网格参数交叉验证
1.KD_tree
KNN算法原理 本篇博客基于《机器学习实战》实现算法原理简要概括，重在代码实现 k-近邻算法(kNN)的工作原理是...
一、KNN算法原理 1、原理概述 KNN 的英文叫 K-Nearest Neighbo，应该算是数据挖掘算法中最简...
KNN算法的原理介绍KNN算法的一个简单实现(肿瘤分类)将KNN算法封装成函数机器学习套路使用scikit-lea...
从今天开始学习K最近邻算法（K-Nearest Neighbors),简称KNN算法。KNN算法的原理也很简单，用...
KNN-K近邻 分类算法原理 KNN-K近邻 源代码 参考文献作者A：ken
姊妹篇：深入浅出KNN算法（一） 原理介绍 上次介绍了KNN的基本原理，以及KNN的几个窍门，这次就来用sklea...
kNN算法原理 1、K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也...
Knn算法 Knn算法是基础的机器学习算法之一，典型的惰性学习。但是其效果很好，其原理不再赘述，比较简单。笔者利用...
一、KNN（K最近邻算法）原理 一句话可以概括出KNN的算法原理：综合k个“邻居”的标签值作为新样本的预测值。更具...
1.KNN算法原理 KNN(k-nearest neighbor,k-NN),即K近邻算法,可以说是最简单直观的分...
本文标题：KNN算法原理
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/ocghwhtx.html
网友评论