【机器学习】K近邻算法
K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种简单但非常实用的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。KNN 基于相似性度量（如欧几里得距离）来进行预测，核心思想是给定一个样本，找到与其最接近的 K 个邻居，根据这些邻居的类别或特征对该样本进行分类或预测。
KNN算法（距离度量、归一化标准化）--day06
其中p≥1 是闵可夫斯基指数。切比雪夫距离（Chebyshev distance），也称为棋盘距离或无限范数距离，是在几何空间中计算两点之间的距离的一种方法，它使用的度量方式是各坐标数值差的绝对值的最大值。闵可夫斯基距离是一种重要的距离度量方法，能够根据p的值在曼哈顿距离和欧氏距离之间进行平滑过渡，
python机器学习_近邻算法_分类Ionosphere电离层数据
本文使用python机器学习库Scikit-learn中的工具，以某网站电离层数据为案例，使用近邻算法进行分类预测。并在训练后使用K折交叉检验进行检验，最后输出预测结果及准确率。过程产生一系列直观的可视化图像。希望文章能够对大家有所帮助。祝大家学习顺利！
1.k-近邻算法（KNN）
概念根据你的“邻居”判断你的类别流程KNN api 初步使用机器学习流程Scikit-learn工具安装pip3 install scikit-learn==0.19.1注：需要Numpy，Scipy等库的支持Python (>= 3.5),NumPy (>= 1.11.0),SciPy
Python-机器学习（二）-K近邻算法的原理与鸢尾花数据集实现详解
该算法的核心思想：不标记样本的类别，由距离其最近的K个邻居投票来决定，所以K值的选择比较关键该算法的原理：计算待标记的数据样本和数据集中每个样本的距离，取距离最近的k个样本。待标记的数据样本所属的类别，就由这k个距离最近的样本投票产生。但在实际运用中，我们应该如何判断K的取值那？
