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【机器学习】-K近邻算法(KNN)
(1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离;(2)按照距离递增次序排序;(3)选取与当前点距离最小的k个点;(4)确定前k个点所在类别的出现频率;(5)返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。

到底了

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(1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离;(2)按照距离递增次序排序;(3)选取与当前点距离最小的k个点;(4)确定前k个点所在类别的出现频率;(5)返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。
