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【Pytroch】基于K邻近算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

9月前 作者：敲代码两年半的练习生 分类：Toy博客 阅读(42) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【Pytroch】基于K邻近算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.模型原理

K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种简单但常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它的核心思想是基于已有的训练数据，通过测量样本之间的距离来进行分类预测。在实现KNN算法时，可以使用PyTorch来进行计算和操作。

下面是使用PyTorch实现KNN算法的一般步骤：

  1. 准备数据集：首先，需要准备训练数据集，包括样本特征和对应的标签。

  2. 计算距离：对于每个待预测的样本，计算它与训练数据集中每个样本的距离。常见的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等。

  3. 排序与选择：将计算得到的距离按照从小到大的顺序进行排序，并选择距离最近的K个样本。

  4. 投票或平均：对于分类问题，选择K个文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-647281.html

到了这里，关于【Pytroch】基于K邻近算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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