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利用C语言编写的数据挖掘算法——K-近邻算法（KNN）。KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，其中K通常是不大于20的整数。
摘要作为一种非参数的分类算法,K近邻(KNN)算法是非常有效和容易实现的。它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。在应用KNN算法解决问题的时候,要注意两个方面的问题：—样本权重和特征权重。针对传统的KNN分类算法的不足，出现了很多改进的KNN算法。
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简单来说K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。.K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)，是一种常用于分类的算法，是有成熟理论支撑的、较为简单的经典机器学习算法之一。.该方法的基本思路是：如果一个待分类样本在特征空间中的k个最相似(即...
K近邻算法原则（KNN）“少数服从多数，一点算一票，越相近越相似“sklearn主页：scikit-learn:machinelearninginPython二、案例：识别葡萄酒（预测葡萄酒品种...
KNN算法举例：Airbnb房价预测.刘奋斗.数据分析师.5人赞同了该文章.KNN（K近邻）算法常用于进行分类或者回归，KNN如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。.该方法在定类决策...
本篇论文共59页，点击这进入下载页面。.更多论文.基于K近邻集成算法的分类挖掘研究.网上购物格式条款研究.单脉冲雷达杂波抑制技术及其DS.案例知识检索算法与应用研究.乡村治理中的、社会和市场的关.刑罚设置若干问题探讨.面向IT企业培训...
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摘要作为一种非参数的分类算法,K近邻(KNN)算法是非常有效和容易实现的。它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。在应用KNN算法解决问题的时候,要注意两个方面的问题：—样本权重和特征权重。针对传统的KNN分类算法的不足，出现了很多改进的KNN算法。
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