"算命中近邻"这个概念来源于机器学习中的“近邻算法”(Nearest Neighbor Algorithm),简称KNN算法。

在中文里,“近邻”指的是距离最近的邻居。具体来说,在KNN算法中,“近邻”指的是在特征空间中与待分类样本距离最近的K个样本。这里的“距离”可以是欧几里得距离、曼哈顿距离等。
KNN算法的基本思想是:对于一个待分类的样本,通过计算它与训练集中所有样本的距离,然后选择距离最近的K个样本,这K个样本被称作“近邻”。然后,根据这K个近邻样本的分类情况,通过多数投票法(即最常见的类别)来决定待分类样本的类别。
简单来说,KNN算法的核心就是通过比较待分类样本与训练集中样本的相似度,来预测待分类样本的类别。这里的“相似度”就是通过“近邻”这个概念来衡量的。
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