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knn最新娱乐体验_knn算法的基本原理(2024年11月深度解析)

内容来源：亚心网络所属栏目：话题更新日期：2024-11-29

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K-近邻算法：入门详解𐟓š 𐟔 K-近邻算法简介 K-近邻算法（KNN），是一种用于分类和回归的非参数统计方法。它的工作原理是通过寻找与新个体最相似的训练集个体，来决定新个体的类别。这个过程非常直观，是数据挖掘中最容易理解的方法之一。 𐟓 距离度量在KNN算法中，距离度量是非常重要的概念。以下是几种常见的距离度量方法： 1️⃣ 欧式距离（Euclidean Distance）欧式距离是最常用的距离度量方法之一。它计算的是两点之间的直线距离。 2️⃣ 曼哈顿距离（Manhattan Distance）曼哈顿距离在计算时考虑了每个维度上的变化，适用于某些特殊的数据集。 3️⃣ 余弦距离（Cosine Distance）余弦距离衡量的是两个向量之间的夹角，适用于考虑方向性的问题。 𐟎ˆ†类示例以一个简单的例子来说明KNN分类的过程。假设我们有一个绿色的点，需要判断它属于哪一个类别。我们首先找到与这个绿色点距离最近的三个点——两个三角形和一个正方形。由于三角形多于正方形，我们最终将这个绿色点分类为三角形。 𐟓š 深入学习如果你对KNN算法和距离度量有更深入的兴趣，可以进一步探索相关的数学和统计知识。希望这些信息能帮助你更好地理解数据挖掘的基础概念。

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呃啊啊啊想现学knn来做分类结果网上给的教程维度太小k也不好确定，现在要从头开始学呃啊啊，每次卡论文就穿越回去恰似不退课的自己[生病][生病]

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