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K最近邻算法怀疑

怀疑 K 最近邻 (KNN) 算法，你需要先了解 KNN 算法的基本概念、工作原理和应用场景。

K 最近邻 (KNN) 算法

K 最近邻算法是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归任务。给定一个已标记的训练数据集，KNN 算法会在新的未知数据点周围找到 K 个最近的邻居。然后根据这些邻居的属性来预测新数据点的类别（分类任务）或数值（回归任务）。

工作原理

初始化：确定 K 值，即 nearest neighbors 的数量。
计算距离：计算新数据点与训练数据集中所有数据点的距离。
找到最近邻居：在训练数据集中找到与新数据点距离最近的数据点。
投票或加权：根据最近邻居的属性进行投票或加权，以确定新数据点的类别或数值。
迭代：如果新数据点的预测结果不满足需求，可以调整 K 值，然后重复步骤 2-4。

应用场景

KNN 算法适用于以下场景：

图像识别：根据像素值预测图像属于哪个类别。
文本分类：根据文本特征将文本分类到不同的主题。
推荐系统：根据用户的历史行为和兴趣，预测用户可能喜欢的内容。
语音识别：根据音频特征识别语音信号。

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云计算：提供弹性计算、存储和网络服务，方便用户搭建和扩展机器学习、深度学习等任务。
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产品介绍链接地址

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K近邻算法 K近邻算法原理

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机器学习实战-2-K近邻算法本文中介绍的机器学习中最基础的一个算法：k-近邻算法，将从如下方面展开： [pca78ghkve.jpeg] 算法概述 k近邻法(k-nearest neighbor,...简单地说，k-近邻算法就是采用不同特征值之间的距离来进行分类，算法主要特点为：优点：精度高，对异常值不敏感，没有数据输入假定缺点：计算复杂度高，空间复杂度高适用数据范围：数值型和标称型（男女）有人曾经统计过很多电影的打斗镜头和接吻镜头...工作原理存在一个样本数据集和数据标签，知道样本和标签的对应关系输入没有标签的数据，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较提取样本集中特征最相似数据的分类标签，只选取前k个最相似的数据，...k-近邻算法中的超参数k 返回值：分类结果 """ def classify0(inX, dataSet,k): result = [] # 1、求新数据和每个原数据的距离...] 参考资料 1、《机器学习实战》一书 2、机器学习实战教程（一）：K-近邻算法（史诗级干货长文） 3、《统计学习方法》-李航老师

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K近邻算法(KNN)详解

基本概念 K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。...好的，下面我们根据k近邻的思想来给绿色圆点进行分类。...如果K=3，绿色圆点的最邻近的3个点是2个红色小三角形和1个蓝色小正方形，**少数从属于多数，**基于统计的方法，判定绿色的这个待分类点属于红色的三角形一类。...如果K=5，绿色圆点的最邻近的5个邻居是2个红色三角形和3个蓝色的正方形，**还是少数从属于多数，**基于统计的方法，判定绿色的这个待分类点属于蓝色的正方形一类。...从上面例子我们可以看出，k近邻的算法思想非常的简单，也非常的容易理解，那么我们是不是就到此结束了，该算法的原理我们也已经懂了，也知道怎么给新来的点如何进行归类，只要找到离它最近的k个实例，哪个类别最多即可

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