KNN数据集分类。

Question

我的数据集为178，包含13个属性。我将它们分为两组（100和78）进行训练和测试。

我想确定每个标记样本的k个最近邻居。如果样本的标签比k个最近邻居的任何其他标签更常见，则将分类计为正确，否则，将分类计为不正确。

这是我完全迷失的部分。

Answer 1

我看到你正试图理解KNN的概念。

这更容易理解。

  

一个对象通过其邻居的多数投票进行分类，该对象被分配给其k个最近邻居中最常见的类（k是正整数，通常很小）。

查看维基百科的KNN：http://en.wikipedia.org/wiki/K-nearest_neighbor_algorithm

希望这有帮助。