世至其美机器学习 | k-近邻算法原理及代码实现
k-近邻算法原理存在一组带标签的训练样本集，输入未带标签的新数据，将新数据每个特征属性与样本集中数据对应的特征属性进性比较，取k个最相似数据中出现次数最多的分类，做为新数据的分类。**代码实现from numpy import * import operator def createDataSet(): group = array ([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],
k-近邻算法原理存在一组带标签的训练样本集，输入未带标签的新数据，将新数据每个特征属性与样本集中数据对应的特征属性进性比较，取k个最相似数据中出现次数最多的分类，做为新数据的分类。**代码实现from numpy import * import operator def createDataSet(): group = array ([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],