kNN算法python实现和简单数字识别的方法

本文实例讲述了kNN算法python实现和简单数字识别的方法。分享给大家供大家参考。具体如下: kNN算法算法优缺点: 优点:精度高、对异常值不敏感、无输入数据假定 缺点:时间复杂度和空间复杂度都很高 适用数据范围:数值型和标称型 算法的思路: KNN算法(全称K最近邻算法),算法的思想很简单,简单的说就是物以类聚,也就是说我们从一堆已知的训练集中找出k个与目标最靠近的,然后看他们中最多的分类是哪个,就以这个为依据分类。 函数解析: 库函数: tile() 如tile(A,n)就是将A重复n次 复制代码 代码如下:a = np.array([0, 1, 2]) np.tile(a, 2) ar