木小木_smile

原创 机器学习笔记（1）K-近邻算法

关于K-近邻算法，首先说一下这个算法的作用，它是根据测量不同特征值之间的距离来作分类。        原理：对于训练样本集，已经知道了样本集中每个数据的标签，即我们已经知道了样本集中的每一个数据所对应的类别。在输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集里面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。通常，只选择样本数据集中前K个最相似的数据（通常K是