knn使用场景
K近邻算法是一种基本的分类和回归方法。在分类问题中，KNN算法假设给定的训练集的实例类别已经确定，对于新来的实例，KNN算法根据其k个最近邻的训练集实例的类别，通过多数表决等方式对新实例的类别进行预测。
KNN算法的三个基本要素是：k值的选择（即输入新实例要取多少个训练实例点作为近邻），距离度量方式（欧氏距离，曼哈顿距离等）以及分类的决策规则（常用
1.7特征工程-特征预处理1 什么是特征预处理通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程2.包含内容归一化标准化3.apisklearn.preprocessing4.归一化定义：对原始数据进行变换把数据映射到(默认为(0，1))之间api:sklearn.preprocessing.MinMaxScalar(feature_range=(0,1)…)参数：feature_ra
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2024-07-18 22:49:44
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简介KNN算法，即K近邻算法是一种监督学习算法，本质上是要在给定的训练样本中找到与某一个测试样本A最近的K个实例，然后统计k个实例中所属类别计数最多的那个类，就是A的类别。 从上面一句话中可以看出，KNN的原理非常简单粗暴，而且是一种“在线”的学习方式，即每一次分类都需要遍历所有的训练样本，此外KNN算法还有几个要素：K，距离，分类决策规则。要素对于KNN而言有三个要素： 1.K的选择： K值
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2024-06-24 06:33:28
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水果分级的目的是使水果达到标准化和商品化,因而水果缺陷检测尤为重要。为增强水果市场的竞争力,国内外对水果缺陷检测方法进行了大量研究。水果品质的检测分类是其成熟后流入市场销售前的重要一步,因为水果品质的优劣直接影响其经济效益和市场竞争力。在水果质量检测方面,传统的分类方式主要有人工检测和机械检测。人工检测耗费大量的人力和财力,并且每个人具体分级的标准都会有程度不同的差异,分类的效率容易受到人们的情绪
一、什么是KNN算法K近邻（K-Nearest Neighbor, KNN），是一种最简单和最经典的有监督学习算法之一。KNN算法是最简单的分类器，可以应用于分类和回归问题。同时，它也不具备任何显式的学习过程或训练过程，属于懒惰学习（Lazy Learning）。所谓懒惰学习，类似于开卷考试，在已有数据中去找答案。虽然KNN是懒惰学习，但它的算法效果十分出色。二、KNN算法的基本思想以iris分类
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2024-09-26 06:10:19
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目录1. KNN算法原理2. KNN算法三要素3. KNN算法之暴力实现原理4. KNN算法之KD树实现原理5. KNN算法之训练样本不平衡情况6. 算法优缺点1. KNN算法原理KNN算法是选择与输入样本在特征空间内最近邻的k个训练样本并根据一定的决策规则，给出输出结果 。决策规则：分类任务：输出结果为k个训练样本中占大多数的类 。回归任务：输出结果为k个训练样本值的平均值 。如下图的分类任务，
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2024-06-24 05:29:15
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Hamming网络实现水果分类Hamming网络采用Hamming距离度量两向量的距离。因此Hamming网络是专门为求解二值（问题中输入向量的每个元素只能是两个可能值中的一个，本文取-1和+1两个值）模式识别问题而设计的。它同时采用了前馈网络和递归网络，并且两层的神经元个数相同。Hamming网络的目标：是判定哪个原型向量最接近于输入向量，判定的结果由递归层的输出表示。每个标准模式均对应递归层中
Problem Description夏天来了~~好开心啊,呵呵,好多好多水果~~ Joe经营着一个不大的水果店.他认为生存之道就是经营最受顾客欢迎的水果.现在他想要一份水果销售情况的明细表,这样Joe就可以很容易掌握所有水果的销售情况了.Input第一行正整数N(0<N<=10)表示有N组测试数据. 每组测试数据的第一行是一个整数M(0<M<=100),表示工有M次成功的
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2024-06-25 14:29:43
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看过《非诚勿扰》节目的朋友们都知道，节目开始有个选择心动区和观察区的环节。假设你是负责设计预测嘉宾偏好的程序员，我们将做个预测程序，根据嘉宾前面几次选择的女嘉宾，大致可以估算下下面出来的女嘉宾，他到底会不会喜欢。让我们开始吧。 首先简单介绍下算法， KNN的全称是k- Nearest Neighbors. 在数据中找到最接近的数据，然后根据剩下的k个数据做选择。 怎么测量A数据和B数据是否接近方面
一、算法概念 KNN, K-near neighbor，即最近邻算法。它是一种分类算法，算法思想是：一个样本与数据集中的 k 个样本最相似，如果这 k 个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，即每个样本都可以用它最接近的 k 个邻居来代表。 KNN 算法的关键点有两个：k 值
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2023-10-26 12:22:39
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KNN算法实战项目二：水果分类2 KNN实现水果分类2.1 模块导入与数据加载2.2 数据EDA2.3 模型创建与应用2.4 绘制决策边界手动反爬虫
原创
2022-07-11 11:38:26
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前言：Hello大家好，我是小哥谈。KNN，即K最邻近算法，是数据挖掘分类技术中比较简单的方法之一，简单来说，就是根据“最邻近”这一特征对样本进行分类。? 目录?1.K-means和KNN区别?2.KNN的算法思想?3.算法步骤?4.KNN算法的优缺点?5.数据集?6.代码实现?7.结果?1.K-means和KNN区别K-means是一种比较经典的聚类算法，本质上是无监督学
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2024-05-10 07:34:34
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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，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集
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2024-08-24 09:48:24
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目录一、KNN介绍K-近邻(K-Nearest Neighboor)算法定义理解K近邻总结KNN⼯作流程二、案例实现 作为机器学习中最基础的算法，KNN在简单分类问题上有其独特的优势，其理念类似于中国的成语“近朱者赤，近墨者黑”，这种将特征数字转化为空间距离判断的方法也是我们认识机器学习世界的第一步。一、KNN介绍K-近邻(K-Nearest Neighboor)算法定义如果⼀个样本在特征空间中
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2024-03-21 22:36:52
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本文未赘述原理，觉得知道knn的优秀的同志们都有一定的了解，直接上代码，本代码作为一个参考，希望大家能够结合本人的代码自己去做一遍，虽然可以直接调knn或有数据集，本文呈现的更多的是底层。1.创建knn.py# 定义一个knn函数，后期方便调用.
class KNN(object):
def __init__(self,k=3): # 定义内置函数，方便自己传参，默认k值为3
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2023-08-15 12:47:11
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1 原理knn 是机器学习领域非常基础的一种算法，可解决分类或者回归问题，如果是刚开始入门学习机器学习，knn是一个非常好的入门选择，它有着便于理解，实现简单的特点，那么下面就开始介绍其算法的原理。首先，knn算法的基本法则是：相同类别的样本之间在特征空间中应当聚集在一起。如下图所示，假设我们现在红、绿、蓝三种颜色的点，分布在二维空间中，这就对应了分类任务中的训练样点包含了三个类别，且特征数量
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2024-04-23 14:53:41
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一、算法介绍最简单易懂的机器学习算法，没有之一。1968年由 Cover 和 Hart 提出，应用场景有字符识别、文本分类、图像识别等领域。该算法的思想是：一个样本与数据集中的k个样本最相似，如果这k个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。二、分类算法步骤1、计算样本到数据集中其它每个样本的距离。2、按照距离的远近排序。3、选取与当前样本最近的k个样本，作为该样本的邻居。4、统计这
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2024-05-12 14:03:04
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一、算法 最简单平庸的分类器或许是那种死记硬背式的分类器，记住全部的训练数据。对于新的数据则直接和训练数据匹配，假设存在同样属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。这样的方式有一个明显的缺点，那就是非常可能无法找到全然匹配的训练记录。 kNN算法则是从训练集中找到和新数据最接近的k条记录。然后依据他们的主要分类来决定新数据的类别。该算法涉及3个主要因素：训练集、距离或相似的衡量、
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2024-08-12 14:40:16
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分类是监督学习的一个核心问题，在机器学习中，最常见的问题就是分类问题。其它很多的应用都可以从分类的问题演变而来，同时很多问题也可以转化为分类的问题。分类问题可以分为二分类问题和多分类问题。所谓二分类问题，就比如我们用机器学习算法，将病人的检查结果分为有病和无病（将要区分的数据分为两个类别）。在电子邮箱中，收到邮件之后，电子邮箱会将我们的邮件分为广告邮件，垃圾邮件和正常邮件，这种问题就是一个多分类的
原创
2021-03-23 20:24:51
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1.工作原理： 存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，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对应的关系。输入没有标签的数据后，将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，提取出样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个
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2018-04-17 19:05:00
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