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在当今社会,信息量的爆炸式增长使得数据分类和预测变得至关重要。假设在线购物平台需要根据用户的购物历史推荐商品,或者医院需要通过病人的体征预测疾病的类型,这些情况下,如何快速准确地对信息进行分类和预测?
这里有一个简单而强大的方法——K近邻算法(K-Nearest Neighbors,简称KNN)。这是一种基于邻近度进行分类的算法,其核心思想是“物以类聚”,即一个样本最可能属于其最近邻的类别。
以一个生活中的例子来说明:假设有一堆水果,需要根据它们的特征将它们分类。会根据什么来分类呢?可能是颜色、大小、形状和重量。如果给一个新水果,让决定它属于哪一类,会怎么做?可能会找出和这个新水果特征最相似的几个水果,看看它们大多属于哪一类,将新水果归为这一类。
这正是K近邻算法的工作原理。它测量不同特征点之间的距离,选取最近的 k k k个邻居,然后根据这些邻居的类别,通过投票决定新数据点的分类。
特征 | 标签 |
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