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手写kNN算法的实现-用余弦相似度来度量距离
设a为预测点,b为其中一个样本点,在向量空间里,它们的形成的夹角为θ,那么θ越小(cosθ的值越接近1),就说明a点越接近b点。所以我们可以通过考察余弦相似度来预测a点的类型。 from collections import Counterimport numpy as npclass MyKnn:def __init__(self,neighbors):self.k = neighb
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