原理解析

KNN-全称K-Nearest Neighbor，最近邻算法，可以做分类任务，也可以做回归任务，KNN是一种简单的机器学习方法，它没有传统意义上训练和学习过程，实现流程如下：
1、在训练数据集中，找到和需要预测样本最近邻的K个实例；
2、分别统计这K个实例所属的类别，最多的那个类别就是样本预测的类别（多数表决法）；
对于回归任务而言，则是求这K个实例输出值的平均值(选择平均法)；

因此，该算法的几个重点在于：
1、K值的选取，K值的不同直接会导致最终结果的不同（详情实例请看：链接:

除特别声明，本站所有文章均为原创，如需转载请以超级链接形式注明出处：SmartCat's Blog