knn算法步骤
关于knn的方法正确的是 -
关于KNN算法的正确方法如下：1、假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例类别，通过多数表决等方式进行预测。可以使用其他距离：曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离等。k值的确定：在许多实际应用中数据是不充足的。2、为了选择好的模型，可以采用是什么。
在应用KNN算法解决问题的时候，要注意两个方面的问题——样本权重和特征权重。利用SVM来确定特征的权重，提出了基于SVM的特征加权算法（FWKNN，featureweightedKNN）。实验表明，在一定的条件下，FWKNN能够极大地提高分类准确率。
关于KNN算法的正确方法如下：1、假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例类别，通过多数表决等方式进行预测。可以使用其他距离：曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离等。k值的确定：在许多实际应用中数据是不充足的。2、为了选择好的模型，可以采用是什么。
在应用KNN算法解决问题的时候，要注意两个方面的问题——样本权重和特征权重。利用SVM来确定特征的权重，提出了基于SVM的特征加权算法（FWKNN，featureweightedKNN）。实验表明，在一定的条件下，FWKNN能够极大地提高分类准确率。
算法过程：1, 计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）；2, 对上面所有的距离值进行排序；3, 选前k个最小距离的样本；4, 根据这k个样本的标签进行投票，得到最后的分类类别；输入：训练数据集T = \{(x_1,\,y_1),(x_1,\,y_1),\cdots,(x_N等会说。
说到KNN算法我们有必要说一下KNN算法的主要过程，KNN算法的主要过程有四种，第一就是计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离，第二个步骤就是对上面所有的距离值进行排序(升序)。第三个步骤就是选前k个最小距离的样本。第四个步骤就是根据这k个样本的标签进行投票，得到最后的分类类别。那么大家是否后面会介绍。
Knn算法原理 -
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等会说。
---可以根据实例的特征值来进行归类（分类）。3.1 步骤：3.3 举例：4.1 算法优点4.2 算法缺点注意：在选择k的时候，一般k为奇数，因为保证了结果相等的出现情况被排除了，如果选择偶数，可能会出现结果相等考虑距离，根据距离加上权重（比如： 1/d (d: 距离）--表示加权重来计算大小）
KNN算法-4-算法优化-KD树 -
KNN算法的重要步骤是对所有的实例点进行快速k近邻搜索。如果采用线性扫描（linear scan），要计算输入点与每一个点的距离，时间复杂度非常高。因此在查询操作时，可以使用kd树对查询操作进行优化。Kd-树是K-dimension tree的缩写，是对数据点在k维空间（如二维(x，y)，三维(x，y，z)，k维(x1，y，..
k值的选择，距离的度量方式和分类决策规则。（1）k值的选取。（在应用中，k值一般选择一个比较小的值，一般选用交叉验证来取最优的k值）（2）距离度量。（Lp距离：误差绝对值p次方求和再求p次根。欧式距离：p=2的Lp距离。曼哈顿距离：p=1的Lp距离。p为无穷大时，Lp距离为各个维度上距离的最大值）..
KNN 算法-理论篇-如何给电影进行分类 -
KNN 算法基于距离，它的原理是：选择与待分类数据最近的K 个点，这K 个点属于哪个分类最多，那么待分类数据就属于哪个分类。所以，要判断电影A 属于哪一类电影，就要从已知的电影样本中，选出距离电影A 最近的K 个点：比如，我们从样本中选出三个点（即K 为3），那么距离电影A 最近的三个等我继续说。
knn算法，即k-NearestNeighbor，后面的nn意思是最近邻的意思，前面的k是前k个的意思，就是找到前k个离得最近的元素离得最近这个词具体实现有很多种，我使用的是欧式几何中的距离公式二维中两点x(x1,y1),y(x2,y2)间距离公式为sqrt( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2 )推广到n维就是x(x1,x2, 是什么。