梅科尔工作室——KNN临近算法

KNN临近算法

一、原理

“物以类聚，人以群分”，采取多数表决的决策规则

k近邻法三要素：距离度量、k值的选择和分类决策规则

二、实现步骤

1、计算距离（一般采用二维欧氏距离）

2、升序排序

3、k值选择

k值较小，相当于用较小的邻域中的训练实例进行预测，只有距离近的（相似的）起作用

k值较大，这时距离远的（不

三、算法实现

sklearn封装KNN方法

sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5,weights='uniform',algorithm = '',leaf_size = '30',p = 2,metric = 'minkowski',metric_params = None,n_jobs = None

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