1.原理概述 K-近邻算法（KNN）概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了多个类的问题，基于这些问题呢，就产生了KNN。 KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思
kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。简单的分类就是待分类的数据与哪条已分类的数据相同，那么它们就属于同一个类别，但是现实中多数数据不可能完全相同，如果用这种方法，就可能导致待分类的数据找不到已经分类的相同的数据。 kNN算法从已经分类的数据中找到距离最接近的K个记录，然后取所占分类最多的那个类别。 实现的算法步骤：读取数据文件[1]，这里面包含测试集和训练集数据归一，主要是为了使每个属性对结果的影响相同从数据文
一、KNN算法概述：1.KNN算法的工作原理是：（1）存在一个训练样本集，并且知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系，即每个数据都存在分类标签。 （2）若此时输入不带标签的新数据之后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后用算法提取出样本集中特征最相似数据的分类标签。 （3）最后，选择K个（可根据实际情况自由选择不大于20的整数）最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。2.KNN算法优缺点：（1）优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。&n
python编辑器pycharm的使用方法，为大家讲解了如何新建项目，并写了一个简单的hello world示例给大家参考，感兴趣的同学参考下。作为PyCharm编辑器的起步，我们理所当然的先写一个Hello word，并运行它。1，新建一个项目File --> New Project...2，新建一个文件右键单击刚建好的helloWord项目，选择New --> Python File3，输入文件名输入文件名，没什么好说的4，进入编写界面PyCharm的默认编辑界面很怪，会自动生成
搭建环境1、win10_X64，其他Win版本也可以。2、PyCharm版本：Professional-2016.2.3。搭建准备1、到PyCharm官网下载PyCharm安装包。2、选择Windows系统的专业版下载。安装软件1、双击安装包进行安装。2、自定义软件安装路径(建议路径中不要中文字符)。3、创建桌面快捷方式并关联*.py文件。4、选择开始菜单文件夹(默认即可)，点击安装。5、耐心等待安装。6、安装完成，勾选立即运行PyCharm。7、选择是否导入开发环境配置文件，我们选择不导入。8