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机器学习之KNN算法：鸢尾花案例

一、KNN算法（又称近邻算法）

       核心思想：若一个样本在特征空间中有k个相似的样本且其中大多数同属于某一类别，那么这个样本也属于该类别。

       大白话版：我在什么地方，问我附近邻居

二、相似性的判断

        那么如何判断哪些算是近邻？我们采用距离指标来进行衡量。常见的距离指标有：欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离。其中欧氏距离最为常用。

        ①欧氏距离    

                欧氏距离就是指两点空间上的距离，该方法的公式相信很多人都比较熟悉

                计算公式：d = \left ( \sum_{k=1}^{n}\left ( x_{1k}- x_{2k}\right ) ^{2}\right )^{\frac{1}{2}}

机器学习之KNN算法：鸢尾花案例_第1张图片

 

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