昇思25天学习打卡营第15天|K近邻算法实现红酒聚类
- 这个实验是关于如何使用MindSpore框架在红酒数据集上实现K近邻（KNN）算法来进行聚类分析的。KNN是一种简单但非常有效的机器学习算法，它通过计算样本之间的距离来决定其分类
- KNN算法的核心思想是，一个样本的类别可以通过它与训练集中样本的接近程度来确定。具体来说，算法会找出距离待分类样本最近的K个样本，然后根据这些样本的类别来进行投票，得票最多的类别就是最终的分类结果。
- 通过这个实验，我深刻理解了KNN算法的工作原理和它在实际问题中的应用。KNN算法虽然简单，但它的直观性和有效性使其在许多领域都非常有用。同时，我也学习了如何使用MindSpore这个框架来实现机器学习算法，这让我对机器学习工具的使用有了更深的认识 。
原文地址：https://blog.csdn.net/imdeity/article/details/140603340
免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！