KNN算法详解与Python实现

发布时间:2023年12月21日

KNN算法详解与Python实现

K最近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)算法是一种常用的监督学习算法,用于分类和回归问题。该算法基于实例之间的相似性度量进行预测。本文将详细介绍KNN算法的原理,并提供使用Python实现KNN算法的示例代码。

KNN算法原理
KNN算法的原理非常简单直观。对于一个待分类的样本,KNN算法通过计算该样本与训练集中各个样本的距离,并选择距离最近的K个样本作为邻居。然后,根据这K个邻居的类别,通过投票或取平均值的方式,确定待分类样本的类别。以下是KNN算法的基本步骤:

  1. 计算距离:对于待分类样本,计算它与训练集中每个样本的距离。常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。

  2. 选择邻居:根据距离的大小,选择距离待分类样本最近的K个样本作为邻居。

  3. 决策规则:根据邻居的类别,通过投票或取平均值的方式,确定待分类样本的类别。

  4. 输出结果:将待分类样本归类到确定的类别中。

Python实现KNN算法
下面是使用Python实现KNN算法的示例代码:

import numpy as np

def euclidean_distance(x1
文章来源:https://blog.csdn.net/2301_79366435/article/details/132772009
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