摘要：
本文概要贝叶斯分类器 ，决策数和支持向量机对数值型数据处理能力较弱。本文介绍kNN（K Nearst Neighbor）算法，可以根据已有的数值型训练集合，对数值型数据做出预测。KNN算法正对当前被预测对象，在训练集合中找出最近的K个物品价格，算出平均值为预测价格。距离算法有很多，如皮尔森系数，余弦定理，欧氏距离等。本章例子是预测商品价格，采用的是欧氏距离（为什么呢？我的理解：商品的价格一般与商品重量，体积等成正比，所以距离的模大小比较重要，采用欧拉距离，可以将向量摸大小的因素考虑在内）。K的选取算法中有K的，都会遇到这个问题，k取多少？在KNN中，k太小，比如1，那么预测价格仅仅与最临近的训 阅读全文
