摘要：
1.K-近邻法的工作原理 K-近邻法（K-Nearest Neighbor)，它的本质是通过距离判断两个样本是否相似，如果距离够近就认为它们足够相似属于同一类别。 “近朱者赤，近墨者黑”，“少数服从多数，一点算一票”，“越相近越相似”，这些也是KNN的基本假设。 实现过程如下： 计算待分类物 阅读全文
摘要：
1.K-Means工作原理 Kmeans算法是，以空间中指定的k个点为中心进行聚类，对最靠近它们的对象进行归类。 具体过程总结如下： 随机选择K个质点。（K是一个超参数，需要我们认为输入确定） 计算每个数据点到质心的距离，并将数据点归类到距离其最近的簇。（簇中所有数据的均值通常被称为这个簇的“质心” 阅读全文