用python实现k近邻算法的示例代码
K近邻算法（或简称kNN）是易于理解和实现的算法，而且是你解决问题的强大工具。
什么是kNN
kNN算法的模型就是整个训练数据集。当需要对一个未知数据实例进行预测时，kNN算法会在训练数据集中搜寻k个最相似实例。对k个最相似实例的属性进行归纳，将其作为对未知实例的预测。
相似性度量依赖于数据类型。对于实数，可以使用欧式距离来计算。其他类型的数据，如分类数据或二进制数据，可以用汉明距离。
对于回归问题，会返回k个最相似实例属性的平均值。对于分类问题，会返回k个最相似实例属性出现最多的属性。
kNN如何工作
kNN属于基于实例算法簇的竞争学习和懒惰学习算法。
基于实例的算法运用数据实例（或数
文件下载
评论信息
其他资源
- tcpdump（windows版）.zip
- UML学生网上选课系统
- matlab及有限元（书及源程序）
- Android Studio DuDuMusic实例及源码 音乐播放器实现SQLite用户注册登录 管理员服务器数据交互
- ubuntu_script_l2tp_ipsec.sh
- 基于峭度的ICA matlab代码程序
- 靶机-佛山发发鱼喊access注入
- 基于51单片机矩阵键盘的实现（含仿真原理图）
- LNCS的style文件（endnote）
- 使用log算子实现的图像边缘检测
- 14武大复试上机试题和答案
- Visual C#从入门到精通.第8版.John Sharp
- OpenFoodFactsApi:快速Api运行Ridge模型-源码
- MessageBobm.zip
- Solid Edge 培训资料 01680-检查装配.pdf
- CCIE Cisco Certified Internetwork Expert Study Guide Second Edition.pdf
- CACHE Simulator
- Psd+2+Unity+uGUI+Pro
- 好用的电子笔记本-myBase-6.05-多国语言版-破解
- 2D15数据集
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明