[Sklearn] 最も中心的な分類子アルゴリズムに基づくデータ分類予測 (Excel はデータを直接置き換えることができます)

1. モデル原理

最近傍重心分類子は、最近傍縮小重心分類子とも呼ばれます。これは、線形分離可能な問題に対するクラス中心ベースの分類方法です。基本的な考え方は、各カテゴリのサンプルの特徴を平均して各カテゴリの中心点を取得し、分類するサンプルとこれらの中心点の間の距離を比較し、最も近い距離を持つカテゴリに割り当てることです。

以下は、最近傍分類器のモデル原理と数式です。

モデル原理:

1. カテゴリごとに、そのサンプル フィーチャの平均を計算して、カテゴリの中心点を取得します。
2. 分類されるサンプルについては、各カテゴリの中心点からの距離を計算し、最も近い距離を持つカテゴリに割り当てます。

数学的モデル:

1. カテゴリ用