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2022 iThome 鐵人賽
DAY 11
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AI & Data

AI系列 第 11 篇

機器學習----K-近鄰演算法 KNN

14th鐵人賽
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K-近鄰演算法 KNN
什麼是K-近鄰演算法 KNN呢?
找到目標族群最大的分類。

  1. 找到距離每個點的個別距離。
  2. 利用k的數值決定其鄰居的個數，並進行比較。
  3. 最大的結果為輸出。
    距離的計算有很多種方式，常見的有:歐基里德距離 (Euclidean distance)、
    曼哈頓距離 (Manhattan distance)、明氏距離 (Minkowski distance)。

    假設K為3，他就會找到距離目標最近的3個點，並發現藍色的較多，所以判斷星星為藍色水滴。
    那假設K為4，並且周圍水滴數量是2個藍色水滴，2個黃色水滴，那就必須藉由權重來判別。
    圖片參考:
    https://i0.wp.com/pyecontech.com/wp-content/uploads/2020/04/image-18.png?resize=300%2C200&ssl=1

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