機器學習——k-近鄰(K-Nearest Neighbor)
目錄
- K-Nearest neighbor
- K-近鄰分類算法
- 從文本文件中解析和導入數據
- 使用python創建擴散圖
- 歸一化數值
K-Nearest neighbor
（個人觀點，僅供參考。）
k-近鄰算法，第一個機器學習算法，非常有效且易掌握，本文將主要探討k-近鄰算法的基本理論和使用距離側量的算法分類物品；最後通過k-近鄰算法改進約會網站和手寫數字識別系統。文章內容參考《機器學習實戰》
K-近鄰分類算法
簡單的說，通過采用不同特征值之間的距離方法進行分類
優點：精度高，對異值不敏感，無數據輸入假定。
缺點：計算復雜、需要大量的內存。
適用於：數值型和標稱型數據。
從文本文件中解析和導入數據
使用python創建擴散圖
歸一化數值
機器學習——k-近鄰(K-Nearest Neighbor)
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