上午看了一下k邻近算法(k-Nearest Neighbor, KNN)。
该算法主要思想是通过计算周围k个最邻近的点的平均值，作为当前值的近似。
k需要自己设置，然后通过比较各个点与当前点的欧氏距离（各个维度的指标对应相减之后的平方和在求根），取其中距离最小的k个点就是k个最邻近的点了，用这k个点的平均值来表示当前点的值。
KNN算法流程：
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优点
（1）理论成熟简单，易于理解及算法实现；
（2）可以用于多分类分类、回归等；
缺点
（1）需要计算待分类样本与所有已知样本的距离，计算量大；
（2）样本容量小或样本分布不均衡时，容易分类错误，后者可通过施加距离权重进行改善；
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2019-03-30
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本文标题：2019-03-30派森学习第131天
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