knn

機器學習之K近鄰演算法

KNN演算法概述最簡單最初級的分類器是將全部的訓練資料所對應的類別都記錄下來，當測試物件的屬性和某個訓練物件的屬性完全匹配時，便可以對其進行分類...

KNN是一種lazy-learning（懶惰學習）演算法，分類器不需要使用訓練集進行訓練，因此對測試樣本進行分類/迴歸時的計算量比較大，記憶體開銷也大...

1 K-近鄰演算法的決策示例n KNN的實現虛擬碼：（1）計算已知類別資料集中的每個點與當前點之間的距離...

1.6 結論本文我們提出了一種將隨機森林和KNN演算法相結合的框架，我們的框架在多分類問題中進一步提升了測試集中可疑樣本的預測準確率，之後我們又在此框架的基礎上對訓練樣本進行噪音資料的處理，從而進一步提升了我們模型的效能，在大量實驗資料的測...

score（X_train， y_train）））print（‘Accuracy of K-NN classifier on test set： {：...