K-近临算法及应用

Posted 李傲

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了K-近临算法及应用相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一:作业信息

博客班级 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/AHPU-se-JSJ18
作业要求 https://edu.cnblogs.com/campus/ahgc/machinelearning/homework/12004
作业目标 感知器及其应用
学号 3180701318

【实验目的】

理解K-近邻算法原理,能实现算法K近邻算法;
掌握常见的距离度量方法;
掌握K近邻树实现算法;
针对特定应用场景及数据,能应用K近邻解决实际问题。
【实验内容】

实现曼哈顿距离、欧氏距离、闵式距离算法,并测试算法正确性。
实现K近邻树算法;
针对iris数据集,应用sklearn的K近邻算法进行类别预测。
针对iris数据集,编制程序使用K近邻树进行类别预测。
【实验报告要求】

对照实验内容,撰写实验过程、算法及测试结果;
代码规范化:命名规则、注释;
分析核心算法的复杂度;
查阅文献,讨论K近邻的优缺点;
举例说明K近邻的应用场景。
实验过程

















以上是关于K-近临算法及应用的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

实验二 K-近邻算法及应用

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