k-近邻算法案例学习(Python实现)

一、介绍

你好,我是悦创。

本文是由给私教学员 cava 讲解时编写,主要逻辑没有错误。

k-近邻算法(K-Nearest Neighbour algorithm),又称 KNN 算法,是数据挖掘技术中原理最简单的算法。

工作原理:给定一个已知标签类别的训练数据集,输入没有标签的新数据后,在训练数据集中找到与新数据最邻近的 k 个实例,如果这 k 个实例的多数属于某个类别,那么新数据就属于这个类别。简单理解为:由那些离 X 最近的 k 个点来投票决定 X 归为哪一类。

二、k-近邻算法的步骤

(1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离;


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