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
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2024-05-11 11:43:56
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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
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2024-04-01 00:07:09
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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
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2024-06-17 13:26:21
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1.KNN算法概述用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居）， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。2.KNN算法原理 如果K=3，绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色小三角形和1个蓝色小正方形，少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这个待分类点属于红色的三角形一类。 如果K
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2024-03-20 16:43:02
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一、近 邻 算 法 (KNN)原理: 工 作 原 理 是 ： 存 在 一 个 样 本 数据 集 合 ， 也 称 作 训练 样 本 集 ， 并 且 样 本 集 中 每 个 数 据 都 存 在 标 签 ， 即 我 们 知 道 样 本 集 中 每 一 数 据与 所 属 分 类 的 对 应关系 。输 人 没 有 标 签 的 新 数 据 后 ， 将 新 数 据 的 每 个 特 征 与
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2024-04-24 15:45:01
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KNN算法原理详解KNN算法1.1 解决监督学习中分类问题的一般步骤1.2 什么是消极(惰性)的学习方法2 首先从一个实例讲起3 KNN分类算法入门3.1.1算法综述3.1.2算法思想3.2 KNN三要素详解3.2.1 关于距离的衡量方法3.2.2 K值的选择问题3.2.3 分类决策的准则4 算法步骤详解4.1 KNN算法的步骤4.2 算法的优缺点5 补充:KDTree5.1 构造KD树的算法5
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2024-03-25 07:12:47
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KNN算法问题提出依旧是分类问题，现在有了一数据集，数据集中的每个数据都有一个标签，那么多对
原创
2022-07-01 10:06:00
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#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.patches import Circle
from sklearn.neighbors import KDTree
np.random.seed(0)
points
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2020-10-12 11:03:00
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上次说道分类和预测的过程：1、将“训练算法”应用在“训练集”上，得到“模型”。2、用测试集测试“模型”，甄别出误差小于预期的最优模型。3、把模型应用到目标数据上 量的动物信息
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2023-04-25 20:10:49
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记得读研那会，接触过这个算法，算法原理还是比较容易理解，类似机器学习中的预测，在给定的一堆数据，预测当前节点的分类。计算距离，然后排序，计算最相似的分类。
import java.util.Arrays;
/**
* KNN又名临近算法
* 实现步骤：
* 1. 首先计算出所有的临近距离值
* 2. 对临近值进行排序
* 3. 选出临近值最小的K个数
* 4. 投票选出结果
*/
public
原创
2021-07-28 09:14:39
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主要内容什么是KNN，KNN用来解决哪类问题KNN实现的步骤KNN实战应用KNN介绍KNN（K-Nearest Neighbor）算法，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看出一些KNN算法的蛛丝马迹了。K个最近邻居，毫无疑问，K的取值肯定是至关重要的。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个点是什么类别来判断x属于哪个类别。图中绿色
原创
精选
2022-08-17 12:50:02
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kNN算法将样本分到离它最相似的样本所属的类。算法本质上使用了模板匹配的思想。要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计这些样本的
原创
2018-08-21 14:53:56
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KNN算法全名为k-Nearest Neighbor，就是K最近邻的意思。算法描述KNN是一种分类算法，其基本思想是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。算法过程如下：1、准备样本数据集（样本中每个数据都已经分好类，并具有分类标签）；2、使用样本数据进行训练；3、输入测试数据A；4、计算A与样本集的每一个数据之间的距离；5、按照距离递增次序排序；6、选取与A距离最小的k个点；7、计算前k个点所
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2024-02-29 11:20:34
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机器学习–KNN（scikit-learn,sklearn）KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路非常简单直观：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。该方法在定类决策上只依据最邻近的
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2024-05-17 08:27:39
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1、KNN算法概述 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分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。 2、KNN算法介绍 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配
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2023-07-04 21:34:51
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本篇博客是对KNN关键知识点的总结，包括以下几个方面：1.KNN原理介绍kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分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。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠
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2024-02-17 12:24:10
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knn算法1.knn的优缺点 knn又叫k近邻算法，顾名思义k近邻算法突出近邻一词，也就是neighbor，knn算法是一种重预测轻训练的算法，算法的核心在于预测，所以很可能预测过程会非常缓慢，所以在使用knn算法时，对数据的预处理非常重要，因为预测速度过慢所以knn往往不能处理数据特征过多的数据，对于大多取值为0的稀疏矩阵数据集来说，效果尤其不好。2.knn算法参数 第一个参数n_neighbo
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2024-05-04 19:52:49
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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
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2024-07-25 14:59:26
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**2021年6月23日** 今天的目标是学习： 1.序列-索引、切片 2.序列-加法、乘法 3.序列-常用的内置函数序列：索引，切片KNN算法（K-Nearest Neighbors Algorithm）： 什么是KNN算法呢？ 首先从分类上看，KNN算法属于监督型机器学习的算法，从功能上看，KNN算法常用于分类。 其优点有： 准确度高、对异常值不敏感、对数据无需假设（不理解），训练速度快。 其
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2023-06-16 14:27:38
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Kth Nearest NeighborK临近算法是我个人认为的最简单直接的一种有监督的分类算法。KNN算法的思想其实非常的intuitive，俗话说的好：“近朱者赤近墨者黑”， KNN就将这句古语利用的淋漓尽致。下面我们详细展开Model DetailKNN算法的流程为：给定一个待预测的样本，在数据集中找到距离样本最近的个样本，然后利用这个样本进行预测。如果是分类问题，就采用“Voting”的方
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2024-04-22 10:21:00
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