K近邻算法

K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:在特征空间中,如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。

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模式识别中的K均值算法,对数据进行归类。程序中,使用了二维数据进行分类。通过修改参数,也可以支持三维或是更高维数的分类。

2017-03-26 28 K近邻算法