k-NN(k-Nearest Neighbors) k-近邻算法

概述

• k-近邻算法采用测量不同的特征值之间的距离方法进行分类

k-近邻算法的一般流程

1. 收集数据：可以使用任何方法
2. 准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式
3. 分析数据：可以使用任何方法
4. 训练算法：此步骤不适用于k-近邻算法
5. 测试算法：计算错误率
6. 使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后使用k-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类，最后应用对计算出的分类执行后续的处理

对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作

经过好多天的努力，博客基本上也达到了自己满意的样子。博客以Bootstrap-Blog为蓝本，在此基础上增增减减，修修改改。因为自己并不是很懂网页，大多时候都是摸索和调试，所以费时还是挺多的。现在终于能踏踏实实的写文章了。

很多时候发现自己过于浮躁，一些简单的事都不能好好的完成。总是一会看看这里，一会又做做那里，最后什么也没有做。或者是整天都循环的、重复的看一些无用的内容，没有认真的去思考，也没有深入的去理解。这个时候，我想自己更应该静下心来，好好做一个规划，然后认真的实行。