KNN算法的原理及Python具体实现方法是什么？

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文章目录

1.KNN算法原理

2.KNN算法介绍

3.KNN算法模型

4.距离度量量

5.k值的选取

6.分类的决策规则

7.KNN算法Python实现

8.手写数字识别

9.sklearn代码实现

10.参考文献

文章目录

文章目录

• • KNN算法原理
  • • KNN算法介绍
    • KNN算法模型
    • • 距离度量
      • k值的选择
      • 分类的决策规则
  • KNN算法python实现
  • • • 手写数字识别
      • sklearn代码实现
  • 参考文献

KNN算法原理

KNN算法介绍

KNN（K-Nearest Neighbor）算法，顾名思义，其原理也就是“近朱者赤，近墨者黑”。KNN算法是一种有监督的分类算法，输入同样为样本特征值向量以及对应的类标签，输出则为具有分类功能的模型，能够根据输入的特征值预测分类结果。核心原理就是，与待分类点最近的K个邻居中，属于哪个类别的多，待分类点就属于那个类别。