KNN算法
KNN算法KNN算法简介学习目标： 1.理解K近邻算法的思想 2.知道K值选择对结果影响 3.知道K近邻算法分类流程 4.知道K近邻算法回归流程 【理解】KNN算法思想K-近邻算法（K Nearest Neighbor，简称KNN）。比如：根据你的“邻居”来推断出你的类别 KNN算法思想：如果一个样本在特征空间中的 k 个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别 思考：如何确定样本的相似性？ 样本相似性：样本都是属于一个任务数据集的。样本距离越近则越相似。 利用K近邻算法预测电影类型 【知道】K值的选择 【知道】KNN的应用方式 解决问题：分类问题、回归问题 算法思想：若一个样本在特征空间中的 k 个最相似的样本大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别 相似性：欧氏距离 分类问题的处理流程： 1.计算未知样本到每一个训练样本的距离 2.将训练样本根据距离大小升序排列 3.取出距离最近的 K 个训练样本 4.进行多数表决，统计 K 个样本中哪个类别的样本个数最多 5.将未知的样本归属到出现次数最多的类别 回归问题的处理流程：...