KNN算法原理及Python实现，如何用简洁代码实现长尾词识别？

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文章目录- KNN算法原理- KNN算法介绍- KNN算法模型- 距离度量- k值的选取- 分类决策规则- KNN算法Python实现- 手写数字识别- sklearn代码实现- 参考文献- KNN算法原理- KNN算法介绍- KNN（K-Near）

文章目录

文章目录

• • KNN算法原理
  • • KNN算法介绍
    • KNN算法模型
    • • 距离度量
      • k值的选择
      • 分类的决策规则
  • KNN算法python实现
  • • • 手写数字识别
      • sklearn代码实现
  • 参考文献

KNN算法原理

KNN算法介绍

KNN（K-Nearest Neighbor）算法，顾名思义，其原理也就是“近朱者赤，近墨者黑”。KNN算法是一种有监督的分类算法，输入同样为样本特征值向量以及对应的类标签，输出则为具有分类功能的模型，能够根据输入的特征值预测分类结果。核心原理就是，与待分类点最近的K个邻居中，属于哪个类别的多，待分类点就属于那个类别。

KNN分类算法的思路很简洁，实现也很简洁，具体分三步： 1）找K个最近邻。KNN分类算法的核心就是找最近的K个点，选定度量距离的方法之后，以待分类样本点为中心，分别测量它到其他点的距离，找出其中的距离最近的“TOP K”，这就是K个最近邻。 2）统计最近邻的类别占比。确定了最近邻之后，统计出每种类别在最近邻中的占比。 3）选取占比最多的类别作为待分类样本的类别。