一、KNN算法简介： 用一句通俗易懂的话来形容KNN算法，便是：“近朱者赤，近墨者黑”。为什么这么说呢？看看它的的算法原理吧。 算法原理：计算测试样本与每个训练样本的距离（距离计算方法见下文），取前k个距离最小的训练样本，最后选择这k个样本中出现最多的分类，作为测试样本的分类。如图所示，绿色的为测试样本，当k取3时，该样本就属于红色类；当k取5时，就属于蓝色类了。所以k值的选择很大程度影响着该算法
转载
2024-03-19 17:00:40
118阅读
目录前言一、KNN算法介绍二、KNN算法原理1.原理2.欧氏距离3.曼哈顿距离三、KNN算法实例1.代码2.结果总结前言记录学习KNN算法一、KNN算法介绍KNN（K-Nearest Neighbor，k近邻）算法是一种基本的分类与回归方法，它的基本思想是：在特征空间中，如果一个样本的k个最近邻居大多数属于某一类别，则该样本也属于这一类别。在KNN算法中，首先需要度量样本之间的距离，通常采用欧氏距
转载
2024-07-25 14:59:26
137阅读
目录1.1最近邻算法 1.2 K-邻近算法2.算法步骤：3. KNN算法实战3.1 实例分析算法步骤3.2程序实现4. KNN算法的探讨 4.1 算法优点4.2 算法缺点1.1 最近邻算法 最近邻算法（NN)：为了判定未知样本的类别，以全部训练样本作
转载
2024-05-11 11:43:56
546阅读
1.k近邻算法k近邻学习(K-Nearest Neighbor,简称KNN)学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其距离最近的k个样本，然后通过这k个邻居样本来进行预测，那种类别的邻居数量多，这个测试样本就被认为是那个类别的。与“投票”较为类似。下图是一个KNN的二分类问题的一个实列，可以看出k的取值不同，测试样本的分类也会不同，但都是基于他
转载
2024-04-04 18:57:39
280阅读
算法图解第十章笔记与习题（KNN算法） 文章目录算法图解第十章笔记与习题（KNN算法）10.1 KNN算法10.2特征提取10.3 回归10.4 小结练习习题10.1：习题10.2：习题9.3： 算法图解pdf百度云链接，提取码：jttg 10.1 KNN算法KNN(k-nearest neighbours)算法，意为：根据K个最近邻居的属性来认定该节点的属性。KNN算法可以用于分类问题，也可以
转载
2024-05-04 18:47:11
442阅读
1、使用k=1的knn算法, 下图二类分类问题, “+” 和 “o” 分别代表两个类, 那么, 用仅拿出一个测试样本的交叉验证方法, 交叉验证的错误率是多少：A 0%B 100%C 0%到100D 以上都不是正确答案是： B解析：knn算法就是, 在样本周围看k个样本, 其中大多数样本的分类是A类, 我们就把这个样本分成A类. 显然, k=1 的knn在上图不是一个好选择, 分类的错误
转载
2024-04-01 15:47:19
583阅读
K-近邻算法(KNN)简述KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，其中K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。下面通过一个简单的例子说明一下：如下图，绿
转载
2024-06-14 20:23:12
102阅读
文章目录K近邻算法K近邻算法（KNN）概念KNN原理KNN标准化Skearn库K近邻APIK近邻算法实战-预测入住位置问题背景问题分析解题步骤完整代码总结计算步骤优缺点 K近邻算法K近邻算法（KNN）概念KNN最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法。其定义为：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，其中K通常是不大
转载
2024-03-28 09:49:09
1082阅读
1评论
一、算法原理k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN）是一种基本分类与回归方法。本书只讨论分类问题中的k近邻法。k近邻法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k近邻法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。k近邻法不具有显式的学习过程。k近邻法实际上利用训练数据
一.KNN算法概述
KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法）。关于K-means可以看上篇博客。
二.KNN算法介绍
KNN的全称是K Nearest Neighbors，意思是K个最近的邻居，K
转载
2024-04-01 00:07:09
141阅读
KNN算法进阶前言一、算法分析算法图解1.度量方式2.k值的选择3.分类决策规则二、测试算法1.约会配对2.手写体识别总结 前言之前一篇文章里主要对KNN的代码进行了测试，而这篇文章是为了弥补理论的不足。一、算法分析算法图解先举一个简单但是很有特点的例子，如下图所示：我们的样本空间中有11个样本（6蓝和5红），对于不确定的分类（绿色），我们找到离其最近的k个点，通过出现次数更多的颜色来确定绿色待
转载
2024-04-22 09:10:57
225阅读
一、KNN算法介绍KNN的全称是K Nearest Neighbors,意思是K个最近的邻居，从名字我们可以看出K的取值是至关重要的。那么最近的邻居又是怎么回事呢？其实啊，KNN的原理就是当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类型来判断x属于哪个类别。 例如： 图中绿色的点就是我们要预测的那个点（是三角形还是圆形），假设K=3.那么KNN算法就会找到与它距离最近的三个点(这里用圆圈
转载
2024-06-17 13:26:21
123阅读
KNN算法被称为 lazy 算法，只有在判断未知类别的元素时才会建立模型进行计算。KNN算法可以分为以下三步：1 存储已知类别的元素。2 来了一个新的元素后，计算所有已知元素与它的欧式距离。可以采用加权欧氏距离来计算。3 取出与待分类元素最近的k个类型已知的元素，这个k个元素中大多数元素属于哪个类别，那么待分类元素就属于哪个类别。怎样存储？怎样使第二步的计算量最少？例子： 已知一些电影的类别(ro
转载
2024-07-15 16:17:25
6258阅读
PCB行业中，客户订购5000pcs，在投料时不会直接投5000pcs,因为实际在生产过程不可避免的造成PCB报废，所以在生产前需计划多投一定比例的板板，例：订单 量是5000pcs，加投3%，那就是总共投料要投料5000*1.03=5150pcs。而这个多投的订单标准，每家工厂都可能不一样的，因为加投比例，需要结合订单数量，层数，铜厚，线宽，线距，表面工艺，HDI阶数，孔径比，特殊工
knn算法原理①.计算机将计算所有的点和该点的距离②.选出最近的k个点③.比较在选择的几个点中那个类的个数多就将该点分到那个类中KNN算法的特点：knn算法的优点：精度高，对异常值不敏感，无数据假设knn算法的缺点：时间复杂度和空间复杂度都比较高knn算法中遇到的问题及其解决办法1、当样本不平衡时，比如一个类的样本容量很大，其他类的样本容量很小，输入一个样本的时候，K个临近值中大多数都是大样本容量
转载
2024-07-12 07:21:28
48阅读
机器学习——k近邻算法（kNN）参考教材：机器学习实战（人民邮电出版社）Peter Harrington【美】著 语言：python 软件：VS code1.k近邻算法的概述k近邻算法采用不测量不同特征值之间的距离方法进行分类。算法的距离计算公式为欧式距离公式： k近邻算法的优缺点：优点：精度高、对异常值不敏感、五数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂
ok,今天花了一天时间看了小人书(机器学习实战),并且撸到了KNN算法,并完成了一个KNN算法的应用真的!!!小人书是本特别不错的适合入门ML的书!!!!!没有繁杂的数学推导过程,先给出概念和实战应用,等对ML有个大致了解后再去啃那些理论书,大量的代码真的很对胃口啊啊啊啊关与机器学习的这里不废话太多,直接进入正题KNN算法那么什么是KNN呢?K近邻算法(KNN), 首先KNN属于机器学习中监督学习
转载
2024-03-29 23:26:28
43阅读
在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则： 1) d(x,x) = 0 // 到自己的
近邻的非正式描述，就是给定一个样本集exset，样本数为M，每个样本点是N维向量，对于给定目标点d，d也为N维向量，要从exset中找出与d距离最近的k个点(k<=N)，当k=1时，knn问题就变成了最近邻问题。最naive的方法就是求出exset中所有样本与d的距离，进行按出小到大排序，取前k个即为所求，但这样的复杂度为O(N)，当样本数大时，效率非常低下. 我实现了层次knn(HKNN)
转载
2024-05-10 17:57:55
38阅读
#机器学习实战的KNN代码
def classify0(inX, dataSet, labels, k):
dataSetSize = dataSet.shape[0]
diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet
sqDiffMat = diffMat**2
sqDistances = sqDiffMat.sum(a
