摘要：
一、原理 K最近邻算法（K-Nearest Neighbor， KNN）是最基本的分类算法，其基本原理是：从最近的K个邻居（样本）中，选择出现次数最多的类别作为判定类别。K最近邻算法可以理解为是一个分类算法，常用于标签的预测，如性别。 实现KNN算法核心的一般思路： K值的选择是选择统计的样本数量， 阅读全文
摘要：
一、原理 数据离散化（也称，数据分组），指将连续的数据进行分组，使其变为一段离散化的区间。 根据离散化过程中是否考虑类别属性，可以将离散化算法分为：有监督算法和无监督算法。事实证明，由于有监督算法充分利用了类别属性的信息，所以再分类中能获得较高的正确率。 常用的数据离散化方法： 等宽分组 等频分组 阅读全文
摘要：
一、原理 数据标准化（Normalization）：将数据按照一定比例进行缩放，使其落入到一个特定的小区间。 数据标准化的类别： Min-Max标准化 Z-Score标准化（Standard Score，标准分数） 小数定标（Decimal scaling）标准化 均值归一化 向量归一化 指数转换 阅读全文