2.K-近鄰算法

2.1概述

存在一個樣本數據集合，也稱作訓練樣本集，并且樣本集中每一個數據都存在標簽，即我們知道樣本集中每個數據與所屬的分類的對應關系，輸入沒有標簽的新數據后，將數據的每一個特征與樣本機中數據對應的特征進行比較，然后算法提起樣本集中特征最相似數據（最近鄰）分類標簽，一般來說，我們至選擇樣本數據集中前k個最相似的數據，這就是k-近鄰算法中k的出處，通常k是不大于20的證書，最后k個最相似數據中出現次數最多的分類，作為新數據的分類。

2.1.1準備：使用python導入數據

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习笔记（2019/11/16）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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