简单地说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离； 按照距离递增次序排序； 选取与当前点距离最小的k个点； 确定前k个点所在类别的出现概率； 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预
作者认为，学习大数据、机器学习和人工智能，所需的知识分为四个层次，一是数学知识；二是统计学知识；三是算法知识；四是工具知识；五是哲学思想知识。所谓工具知识，就是我们需要借助计算机软件来完成相关的分析和运算，目前大数据和机器学习领域热门的语言就是 R 和 P
收集数据：可以使用任何方法准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式分子数据：可以使用任何方法训练数据：此步骤不适应于k-紧邻算法测试数据：计算错误率使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行k-紧邻算法判定输入数据分别属于哪个
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