用Python实现KNN分类算法

上传者: 38734492 | 上传时间: 2022-06-01 15:40:52 | 文件大小: 104KB | 文件类型: PDF
本文实例为大家分享了Python KNN分类算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 KNN分类算法应该算得上是机器学习中最简单的分类算法了,所谓KNN即为K-NearestNeighbor(K个最邻近样本节点)。在进行分类之前KNN分类器会读取较多数量带有分类标签的样本数据作为分类的参照数据,当它对类别未知的样本进行分类时,会计算当前样本与所有参照样本的差异大小;该差异大小是通过数据点在样本特征的多维度空间中的距离来进行衡量的,也就是说,如果两个样本点在在其特征数据多维度空间中的距离越近,则这两个样本点之间的差异就越小,这两个样本点属于同一类别的可能性就越大。KNN分类算法利用这一基本的认知

文件下载

评论信息

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