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上传时间: 2020-12-21
详细说明：教你如何自己实现KNN算法
KNN算法，也称为K邻近算法，可以解决回归和分类问题，但解决分类问题才是它的优势。
KNN算法的本质就是寻找与我们提供的数据相似的k个样本，然后判断这k个样本的标签，最后统计每个标签出现的次数，次数最多的标签，就会被当作我们提供的数据的标签。
先说说工作流程：
机器学习是基于数据的，所以要先将实物转换为向量、矩阵或张量的形式
通过欧式距离计算出测试样本与其他样本之间的距离
将距离按照小到大排序，并取前K个值
判断前K个值相应的标签，并进行统计
统计最多的标签即为预测结果
现在我们来动手实现一下
先导入所有需要导入的库或模块
# 导入sklearn自带的数据集
fro
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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