关于KNN的通俗理解

关于机器学习通俗理解系列

关于K-means的通俗理解

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目录

前言

一、什么是KNN？

二、什么原理？

三、重点

四、优缺点

总结

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前言

        刚学习机器学习之时，免不了需要百度一下，问什么是KNN？所以此刻你将看到的是KNN的通俗说明，带你快速理解KNN原理以及应用。 

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一、什么是KNN？

        K-NearestNeighbor简称KNN,中文名K最近邻，其作用通俗来说就是将数据集合中每一个样本进行分类的方法，机器学习常用算法之一，属于有监督分类算法。你，值得拥有！ps:不懂有监督和无监督区别请移步

二、什么原理？

        官方说明：如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。       

        通俗理解：简单来说就是设定k值，取样本点范围最近的k个点，其中哪类数量最多则