k近邻分类算法

时间:2021-06-17 13:28:42
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文件名称:k近邻分类算法

文件大小:775KB

文件格式:RAR

更新时间:2021-06-17 13:28:42

python 人工智能

k近邻算法,k Nearest Neighbor(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。


【文件预览】:
kN临近算法
----实验三 k近邻分类算法.docx(774KB)
----kNN.py(3KB)

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