KNN理解
基本思想
K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例,这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。如下面的图:
通俗一点来说,就是找最“邻近”的伙伴,通过这些伙伴的类别来看自己的类别。比如以性格和做过的事情为判断特征,和你最邻近的10个人中(这里暂且设k=10),有8个是医生,有2个是强盗。那么你是医生的可能性更加大,就把你划到医生的类别里面去,这就算是K近邻的思想。
K近邻思想是非常非常简单直观的思想。非常符合人类的直觉,易于理解。
至此,K近邻算法的核心思想就这么多了。
K值选择,距离度量,分类决策规则是K近邻法的三个基本要素.
从K近邻的思想可以知道,K近邻算法是离不开对于特征之间“距离”的表征的,至于一些常见的距离。
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