实践之K近邻算法实现红酒聚类

作者：小惠珠哦 | 2024-07-16 07:33:46

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实践之K近邻算法实现红酒聚类

前言

K近邻算法是一种用于分类和回归的非参数统计方法，通过计算样本与训练样本的距离，找出最接近的k个样本进行投票来确定分类结果。算法的基本要素包括K值、距离度量和分类决策规则。 K值决定了邻居的影响程度，距离度量反映了样本间的相似度，而分类决策规则通常是多数表决或基于距离加权的多数表决。

预测算法（分类）的流程包括以下步骤：首先在训练样本集中找出距离待测样本x_test最近的k个样本，并保存至集合N中；然后统计集合N中每一类样本的个数

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