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knn算法对数据集的分类,如果要.ipynb文件,可以私信作者。 包含数据集预处理和knn算法对breast_cancer数据集的处理, knn算法(k-nearest neighbors)是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归问题。它基于实例之间的相似性来进行预测。 具体而言,knn算法的工作原理如下: 计算测试样本与每个训练样本之间的距离(通常使用欧氏距离或曼哈顿距离)。 选择距离最近的k个训练样本。 根据这k个样本的标签,进行投票或者取平均值来确定测试样本的标签。 将测试样本归类到具有最高投票数或平均值的类别中。 总之,knn算法在一些简单的分类和回归问题中表现良好,但在处理大规模高维数据时可能会面临一些挑战。
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