数据挖掘(二)——knn算法的java实现

1、K-近邻算法（Knn）

其原理为在一个样本空间中，有一些已知分类的样本，当出现一个未知分类的样本，则根据距离这个未知样本最近的k个样本来决定。

举例：爱情电影和动作电影，它们中都存在吻戏和动作，出现一个未知分类的电影，将根据以吻戏数量和动作数量建立的坐标系中距离未知分类所在点的最近的k个点来决定。

2、算法实现步骤

（1）计算所有点距离未知点的欧式距离

（2）对所有点进行排序

（3）找到距离未知点最近的k个点

（4）计算这k个点所在分类出现的频率

（5）选择频率最大的分类即为未知点的分类

3、java实现

Point类

public class Point {  private long id;  private double x;  private double y;  private String type;    public Point(long id,double x, double y) {    this.x = x;    this.y = y;    this.id = id;  }  public Point(long id,double x, double y, String type) {    this.x = x;    this.y = y;    this.type = type;    this.id = id;  }  //get、set方法省略}

海外公司注册、海外银行开户、跨境平台代入驻、VAT、EPR等知识和在线办理：https://www.xlkjsw.com

原标题：数据挖掘(二)——knn算法的java实现

关键词：JAVA