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2023 iThome 鐵人賽
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什麼演算法?一起來學機器學習!
系列 第
20
篇
Day20-K最近鄰 (K-Nearest Neighbors)
15th鐵人賽
機器學習
machine learning
學習筆記
k-nearest neighbors
yao021019
團隊
好想放假大學
2023-10-05 00:46:01
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點與點之間的距離
K-NN依照點與點之間的距離來計算點之間的相似性
通常使用的距離度量是歐氏距離(Euclidean Distance),但根據實際情況,也可以選擇其他距離公式
K值的選擇
K代表了鄰居的數量
在進行預測或分類時,演算法將尋找與待預測資料最接近的K個點
K最近鄰 (K-Nearest Neighbors)
分類
儲存訓練集中的所有資料及其對應的label
當要對新的、未標記的資料進行分類時,計算該點與訓練集中所有點的距離
選擇與待分類資料距離最近的K個點
統計這K個鄰居中各個類別的出現次數
將待分類資料分配到具有最多鄰居的類別中,作為其預測的類別
迴歸
儲存訓練集中的所有資料及其對應的值
當要對新的、未標記的資料進行預測時,計算該點與訓練集中所有點的距離
選擇與待預測資料距離最近的K個點
使用這K個最近鄰居對應的值(通常是平均值或加權平均值)作為迴歸預測的結果
參考資料
https://pyecontech.com/2020/04/19/knn/
https://zh.wikipedia.org/zh-tw/K-%E8%BF%91%E9%82%BB%E7%AE%97%E6%B3%95
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