这篇其实应该作为机器学习的第一篇笔记的,但是在刚开始学习的时候,我还没有用博客记录笔记的打算.所以也就想到哪写到哪了.你在网上搜索机器学习系列文章的话,大部分都是以KNN（k nearest neighbors）作为第一篇入门的,因为这个算法实在是太简单了.简单到其实没啥可说的. &nbs
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2024-11-02 15:42:32
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目录1、KNN算法2、K值选择和距离度量方法3、KD树3.1、构建KD树3.2、搜索KD树1、KNN算法KNN(K nearest neighbor)是一种分类算法，其根据需要预测的点的周围K个点的分类类别来决定当前点的类别。2、K值选择和距离度量方法一般来说，K值由用户自己设定，K值的选择会影响最终分类的效果。距离度量方法主要有欧式距离，曼哈顿距离3、KD树KD树是一种树形搜索结构。3.1、构建
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2024-02-27 15:37:22
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#knn 鸢尾花实现，决策边界，k值，回归
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# KNN分类器
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
#数据集
from sklearn import datasets
#数据集划分
from sklearn.model_selecti
KNN算法k-近邻算法（kNN)， 它的⼯作原理是：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。 输⼊没有标签的新数据后， 将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进⾏⽐较， 然后算法提取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个最相似的数据， 这就是k-近邻算法中
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2024-06-14 22:17:59
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1.与KNN 算法比较1.1 共同点决策树和KNN算法一样，都是用于处理分类问题。（决策树也可以解决回归问题，但少用）1.2 不同点KNN算法处理的是连续性数据；决策树处理的离散型数据。 离散型数据(特征、属性)：取值可以具有有限个或无限可数个值，这个值可以用来定性描述属性的汉字、单词；当然也可以是整数，注意是整数，而不是浮点数。 连续性数据:不是离散型数据的就是连续性数据。想使用决策树算法，我们
一、概述1.思路k-近邻算法（KNN）采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。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。2.原理数据集：存在一个样本数据集合，也称作训
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2024-03-29 10:22:14
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一、Knn第三方库参数及涉及的函数参数介绍（1）neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights='uniform', algorithm='auto', leaf_size=30, p=2, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=1)n_neighbors：用于指定近邻样本个数K，默
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2023-07-06 10:03:22
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K近邻算法本算法代码/笔记参考《机器学习实战》、《统计学习方法》1.简介 KNN工作原理：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，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个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(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个最相似的数据，这就是k
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2024-07-17 16:27:01
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KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近(欧式距离进行判断)的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。当然，实际中，不同的K取值会影响到分类效果，并且在K个临近点的选择中，都不加意外的认为这K个点都是已经分类好的了，否则该
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2024-04-25 11:07:27
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1.1、什么是决策树 咱们直接切入正题。所谓决策树，顾名思义，是一种树，一种依托于策略抉择而建立起来的树。 机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立
今天，介绍KNN算法。KNN是机器学习算法中相对简单的一种算法，非常容易理解。 KNN的全称是K-Nearest Neighbor,也称之为K最近邻算法。在网上搜索了很多资料，但是觉得讲的都不太通俗。下面这个个人觉得讲的还是比较通俗易懂的。 KNN算法的基本思路是：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)
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2024-08-12 13:29:26
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目录1. 基本定义2. 算法原理2.1 算法优缺点2.2 算法参数2.3 变种3.算法中的距离公式4.案例实现4.1 读取数据 4.2 分离训练集和测试集4.3 归一化处理 4.4 计算欧氏距离4.5 排序和输出测试结果4.6 计算准确率总代码1. 基本定义 k最近
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2024-08-28 16:11:26
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KNN是什么？邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。KNN是有监督学习KNN原理？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KNN实现步骤？1.数据预处理 2.采用合适的数据结构储存训练集和测试集 3.设定参数，如K 4.维护一个大小为k的的按距离由大
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2024-04-25 17:40:20
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（1）kNN算法_手写识别实例——基于Python和NumPy函数库1、kNN算法简介kNN算法，即K最近邻(k-NearestNeighbor)分类算法，是最简单的机器学习算法之一，算法思想很简单：从训练样本集中选择k个与测试样本“距离”最近的样本，这k个样本中出现频率最高的类别即作为测试样本的类别。下面的简介选自wiki百科：http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9
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2024-08-28 11:55:50
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本文参考：常用数据挖掘算法总结及 Python 实现，机器学习实战，以及网友算法思路： 存在一个样本数据集，也称作训练样本集，并且样本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，输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中的数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似的数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本集中前k个最相似的数据，这就是k-
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2024-06-10 10:30:13
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KNN算法：近朱者赤近墨者黑一个例子：KNN原理又一个例子：使用KNN预测鸢尾花类型1、数据加载2、加载训练数据与测试数据3、使用sklearn的KNN进行预测4、检查一下预测的正确率 一个例子：KNN原理设想一个场景在一个小镇上有两个小区，一个是高档小区，另一个是贫民区，两个小区中间有一条河流。某一天，这个小镇上新来了一户人家，在不接触这家人的情况下，你怎么判断新来的这家是不是富人呢？俗话说“
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2024-03-31 22:04:10
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目录KNN算法的思想算法的缺点欧氏距离KNN代码实现 KNN算法的思想为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照选择参数k计算未知实例与所有已知实例的距离选择最近k个已知实例根据少数服从多数的投票法则，让未知实例归类为k个最邻近样本中最多数的类别算法的缺点算法复杂度较高（需要比较所有已知实例与要分类的实例）当其样本分布不平衡时，比如其中一类样本过大（实例数量过多）占主导的时候，
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2024-06-25 14:39:19
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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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**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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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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