K近傍法によるワインデータセットのクラスタリング実装
K近傍法の基礎概念
K近傍法（K-Nearest Neighbors）は、教師あり学習の一種で分類と回帰の両方に利用できるアルゴリズムです。特徴空間内で最も近いK個の学習サンプルに基づいて予測を行います。
K近傍法の基本要素
K値: 近傍点の数を決定します。小さい値ではノイズの影響を受けやすく、大きい値ではクラス境界が曖昧になります
距離指標: サンプル間の類似度を測定し ...
5月29日 02:17 投稿
奇想天外なアイデアがコードで現実になる場所
5月29日 02:17 投稿