ML-k邻近算法(kNN)

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2018-10-05

定义：采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。
优点：精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定。
缺点：计算复杂度高，空间度高。
适用数据范围：数值型和标称型。
工作原理：存在一个样本数据集合，并且样本中每个数据都存在标签，输入没有标签的数据后，将新数据的每个特征值与样本集中的每个特征值比对，然后算法提取样本中特征值最相似数据(最近邻)的分类标签。最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为最新的分类。

ML-k邻近算法(kNN)

邻近算法分类数据算法

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最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为最新的分类。

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