请教KNN法则算法的原理全天在线如有提示立即给分
请教K-NN法则算法的原理,全天在线,如有提示,立即给分?？
KNN（K 最近邻居）算法该算法的基本思路是😾_|😍：在给定新文本后🦝_🦛🦠，考虑在训练文本集中与该新文本距离最近（最相似）的K 篇文本⚡️🐯-🎀，根据这K 篇文本所属的类别判定新文本所属的类别🪅——|😾🎣，具体的算法步骤如下🌼🌎-|🐀🤖：STEP ONE:根据特征项集合重新描述训练文本向量STEP TWO:在新文本到达后🐋🌤——🦬🦚，根据特征词分词新文本💀🦕_🦐🐄，确定希望你能满意🌧🐈⬛-🤫。
KNN的算法过程是是这样的🐝——💐：从上图中我们可以看到🐣-_*，图中的数据集是良好的数据😴🐾-|👹，即都打好了label🤖😛-|🤖，一类是蓝色的正方形🐷__🐕，一类是红色的三角形🤗——*💮，那个绿色的圆形是我们待分类的数据🍃🐣|🌴♣。如果K=3🐘🦐|🙁，那么离绿色点最近的有2个红色三角形和1个蓝色的正方形🌹-🤠🦄，这3个点投票*😁_*，于是绿色的这个待分类点属于红色的三角有帮助请点赞🎴——|🕷☁️。
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KNN的算法过程是是这样的🐝——💐：从上图中我们可以看到🐣-_*，图中的数据集是良好的数据😴🐾-|👹，即都打好了label🤖😛-|🤖，一类是蓝色的正方形🐷__🐕，一类是红色的三角形🤗——*💮，那个绿色的圆形是我们待分类的数据🍃🐣|🌴♣。如果K=3🐘🦐|🙁，那么离绿色点最近的有2个红色三角形和1个蓝色的正方形🌹-🤠🦄，这3个点投票*😁_*，于是绿色的这个待分类点属于红色的三角有帮助请点赞🎴——|🕷☁️。
KNN算法本身简单有效🪢__♠😱，它是一种lazy-learning算法😋——🤡😴，分类器不需要使用训练集进行训练🏏_-*，训练时间复杂度为0💮🛷——🪁。KNN分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比🤐🐝——_🦈，也就是说*❄🧐_——😘🏑，如果训练集中文档总数为n🐖🏈——-🐕，那么KNN的分类时间复杂度为O(n)🥀_🐡。KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理☀️🌲_——🎉🐵，但在类别决策时🌔-_🐀🎁，只与极少量的相邻后面会介绍😾_🐬🎾。
k 近邻法(k-nearest neighbor, k-NN）是一种基本分类与回归方法🐦🦢——🧶。是数据挖掘技术中原理最简单的算法之一🦙|🕹，核心功能是解决有监督的分类问题😱🙀-_🐫🎎。KNN能够快速高效地解决建立在特殊数据集上的预测分类问题🐈⬛_-💥🌞，但其不产生模型🦘|_🦮，因此算法准确性并不具备强可推广性😶🐸|🐑😟。k近邻法的输入为实例的特征向量🐩_-😻😎，对应与特征好了吧🐉——|🐏！
knn算法的分类原理有?？
knn算法的分类原理有预处理训练数据✨_🪱🦝，计算距离🕷🦉-|⚾😤，确定k值等🤫_|🎭🕊。在使用knn算法进行分类之前🐵🦣——🐰😢，需要对数据集进行预处理🌺|_🎎🐏。这包括数据清洗😪🌿——-🐗、数据归一化和特征选择等步骤🐔🤩-——🍁🐕🦺。数据清洗可以去除数据集中的异常值和噪声😆_-🦘😒，数据归一化可以将不同特征的数据统一到相同的尺度上🙊🐷--🐌，而特征选择可以去除不相关的特征🕸|_😻，提高模型的分类后面会介绍🙈|🍁。
KNN 算法的全称是K-Nearest Neighbor 🐰🏒_-😔🍂，中文为K 近邻算法🦕🌒-🎯🦟，它是基于距离的一种算法🎟|——🪢，简单有效💥👺|——🐱。KNN 算法即可用于分类问题🦥-🧿，也可用于回归问题🦗🐟|-🤢🌘。假如我们统计了一些电影数据🦢——🤢🐉，包括电影名称🐿♥_🌪，打斗次数🧿🐜_🌷，接吻次数🐍🐸||🎴🐅，电影类型🪀🦇——|*🐆，如下🐳|🌘：可以看到🐂-_🍁，电影分成了两类🦗🐒|——🥈，分别是动作片和爱情片🐙-|🐆。如果现在有一等会说🦮🦖-_😪🐘。
写出常用的knn算法并分别简单介绍?？
写出常用的knn算法并分别简单介绍如下🐡|*🙈：algorithm(算法):{‘auto’‘ball_tree’‘kd_tree’‘brute’🌔————🎗。KNN(K-Nearest Neighbor)是最简单的机器学习算法之一🥍-🍁，可以用于分类和回归💮-|🐳🪁，是一种监督学习算法🐣*——-🐿。它的思路是这样🐯_🕹🐊，如果一个样本在特征空间中的K个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数是什么🦫🌵——|😍🎏。
KNN算法是一种非常简单实用的分类算法🦃——😺。可用于各种分类的场景🦡_-🎯🍃，比如新闻分类🐑_——*😲、商品分类等🙈☹️_🤠⚾，甚至可用于简单的文字识别😕|——♦🌑。对于新闻分类🤥😠_🏒，可以提前对若干新闻进行人工标注🦠*-_🏑🐺，标好新闻类别😀_🎄😩，计算好特征向量🦏|_😦😴。对于一篇未分类的新闻😽|-🪶🦎，计算其特征向量后🦋-_🪰，跟所有已标注新闻进行距离计算😍|——🐜，然后进一步利用KNN算法进行自动分类🥌💐_🎫。
最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法(七)?？
1.1 Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法⚡️🦟_|😈。 1.2 分类(classification)算法🤒|🌛。 1.3 输入基于实例的学习(instance-based learning),或则是懒惰学习(lazy learning)😤_🦟🕷。--（为什么叫懒惰学习了？因为在处理大量的训练集的时候并没有建立大量的模型😉💐_🐚🧨，而是刚开始的时候对于一个未知的实例进行归类说完了🐞——🐹。
KNN算法在分类任务和回归任务中的应用一🦗_🐙👿、分类任务中的应用在分类任务中🎃-_💫😄，KNN算法是一种基于实例的学习算法🐘🐷_|🪱😺，通过测量不同数据点之间的距离进行分类😍🌸--*🦇。其核心思想是🎖-😄，如果一个样本在特征空间中的k个最近邻样本大多数属于某一个类别*|🥉🎄，则该样本也属于这个类别🦜_|🌼。KNN算法在分类任务中的步骤如下🦁||🦀：1. 计算待还有呢？