『样本』kNN分类算法及其python实现( 三 ) 算法|样本|类别

train_X, train_Y = M.generate_training_data()
print(train_X)
M.fit(train_X, train_Y)
xiao_li_zi = np.array([175,75,0])
res = M.predict(xiao_li_zi)
print(res)
3结束语
KNN是我们学数据挖掘或者机器学习时，最早接触的分类算法。比起SVM之类的算法， KNN显得有些简陋，不过如果通过数据探查和分析，如果可以确定样本非常容易分类，使用简单的算法还是挺节省资源的。
KNN算法在实际使用之外，还有教学价值。KNN现在的实用性可能不是特别高，但是由于符合人类思维习惯、比较直观，而且容易实现，是数据科学入门必学算法；另外，学习聚类算法，比较顺畅的学习路径就是先学习KNN ，然后学习kmeans ，然后看其他的聚类算法。

『样本』kNN分类算法及其python实现( 三 )

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