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k 鄰近算法是什麼?
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是監督式機器學習中分類演算法的一種。
主要概念是利用樣本點跟點之間特徵的距離遠近,
進一步判斷新的資料比較像哪一類。
KNN中的k值就是計算有幾個最接近的鄰居。
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舉圖例來說,
(披薩外送店的顧客評價滿意度)
烤箱溫度與烤箱濕度微特徵作分布圖,
進行KNN的範例推演。
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圖中k值設定為2,
也就是要找到最靠近目標7的兩個點
(兩個最近的鄰居),得到2號、6號。
7號和2號的距離是 d27 = 根號2,
7號和6號的距離是d67=3。
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當k=2時,
靠近的兩個點落在滿意和不滿意的各有一個,
因此無法推測7號是否滿意。
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https://blog.tibame.com/?p=18532
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