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【Pytroch】基于K鄰近算法的數(shù)據(jù)分類預測（Excel可直接替換數(shù)據(jù)）

2年前作者：敲代碼兩年半的練習生分類：Toy博客閱讀(23)違法舉報

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1.模型原理

K最近鄰（K-Nearest Neighbors，簡稱KNN）是一種簡單但常用的機器學習算法，用于分類和回歸問題。它的核心思想是基于已有的訓練數(shù)據(jù)，通過測量樣本之間的距離來進行分類預測。在實現(xiàn)KNN算法時，可以使用PyTorch來進行計算和操作。

下面是使用PyTorch實現(xiàn)KNN算法的一般步驟：

準備數(shù)據(jù)集：首先，需要準備訓練數(shù)據(jù)集，包括樣本特征和對應的標簽。
計算距離：對于每個待預測的樣本，計算它與訓練數(shù)據(jù)集中每個樣本的距離。常見的距離度量包括歐氏距離、曼哈頓距離等。
排序與選擇：將計算得到的距離按照從小到大的順序進行排序，并選擇距離最近的K個樣本。
投票或平均：對于分類問題，選擇K個文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-647281.html

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