K-近邻算法
2017-07-23 本文已影响1人
一直特立独行的猪_go
K-近邻算法
优点： 精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。
缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。
适用数据范围：数值型和标称型。
工作原理：
存在一个样本数据集合，也称之为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所分类的对应关系。
输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据的分类标签。
一般来说我们只选择样本数据中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类
** 一般流程：**
(1)收集数据：可以使用任何方法
(2)准备数据：
