KNN
机器学习
KNN算法
- 计算与已知类别数据集中的点与当前点距离。
- 按距离递增排序。
- 选取距离最小的k个点。
- 确定这k个点类别出现频率。
- 返回频率最高的类别。
距离
欧式距离：
D(x,y)=(x1−y1)2+(x2−y2)2+...+(xn−yn)2−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√=∑i=1n(xi−yi)2−−−−−−−−−−√
曼哈顿距离：
D(x,y)=|x1−y1|+|x2−y2|+...+|xn−yn|=∑i=1n|xi−yi|
闵可夫斯基距离：
D(x,y)=(|x1−y1|)p+(|x2−y2|)p+...+(|xn−yn|)p−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√p=∑i=1n(|xi−yi|)p−−−−−−−−−−−√p
