【K近邻(KNN)算法(一)】KNN的概念

文章目录K-最近邻算法1.算法介绍2.算法公式(1)分类(2)回归(不好,可以不看)(3)L1和L2范数距离L1范数距离(曼哈顿距离):L2范数距离(欧几里得距离):闵可夫斯基(knn中使用)3.K值选择举例 K-最近邻算法 1.算法介绍 属于有监督学习,知道可能的结果。属于多分类算法。K NearestN eighbors算法又叫K – NN算法,这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法,总体来说K – NN算法是相对比较容易理解的算法。十大机器算法之一。 定义 如果一个样本在特征空间中的 个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 来源: 算法最