knn算法的主要步骤
机器学习中算法的优缺点之最近邻算法 -
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。那么大家是否好了吧！
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，可以采用希望你能满意。
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。那么大家是否好了吧！
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，可以采用希望你能满意。
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，..
具体来说，KNN在回归任务中的步骤如下：1. 计算待预测样本与训练集中每个样本的距离。2. 选取距离最近的K个样本。3. 对这K个最近邻的实际输出值进行加权平均得到预测值。这种加权平均的方式可以是简单的平均值，也可以是加权的平均值，权重可以取决于样本之间的距离。总的来说，无论是在分类任务还是等我继续说。
KNN 算法-理论篇-如何给电影进行分类 -
可以总结出，KNN 算法用于分类问题时，一般的步骤是：如果，我们现在有一部电影B，知道该电影属于动作电影，并且知道该电影的接吻次数是7 ，现在想预测该电影的打斗次数是多少？这个问题就属于回归问题。首先看下，根据已知数据，如何判断出距离电影B 最近的K 个点。我们依然设置K 为3，已知数据后面会介绍。
---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）
K-近邻算法(KNN) -
导包，机器学习的算法KNN、数据鸢尾花获取训练样本datasets.load_iris()画图研究前两个特征和分类之间的关系（二维散点图只能展示两个维度）第二步预测数据：所预测的数据，自己创造，就是上面所显示图片的背景点生成预测数据对数据进行预测ocr 光学字符识别（Optical Character Recognition）我们先做好了吧！
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是什么。
knn是什么意思 -
KNN）算法是非常有效和容易实现的。它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。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。
影响kNN算法性能的几个关键因素 （1）k 值的选择； 如果k 值选得过小，结果就会对噪声点特别敏感；k 值选得过大就会使得近邻中包含太多别的类的点。最佳k 值的估计可以使用交叉验证的方法。通常，使用k=1会有一个比较好的结果（特别是对于小数据集的情况）。但是，在样本很充足的情况后面会介绍。