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python-实现knn算法

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  • 标      签: Python

资 源 简 介

k近邻算法,k NearestNeighbor(KNN),它的工作原理如下:    存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。当输入没有标签的新数据后,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,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数。最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。

文 件 列 表

kN临近算法
kNN.py
实验三 k近邻分类算法.docx

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