理论学习: 3. 算法详述 3.1 步骤: 为了判断未知实例的类别,以所有已知类别的实例作为参照 选择参数K 计算未知实例...
一、 K邻近算法思想:存在一个样本数据集合,称为训练样本集,并且每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据(这里的数据是一组数据,可以是n维向量)与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数...
一 k近邻算法原理 k近邻算法是一种基本分类和回归方法. 原理: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...
#数据 # 特征 raw_data_x= [[3.393533211,2.331273381], [2.110073483,1.781539638], [1.343808831,3.368360954], [3.582294042,4.679179110], [2.2803624...