文章目录Kneighbors 算法分类和回归距离的度量算法的优缺点算法案例分类任务回归任务 Kneighbors 算法分类和回归k近邻算法属于有监督学习算法，是一种基本的分类和回归算法。算法的原理：对一个未分类的数据，通过与它相邻且距离最近的k个已分类的实例来投票，从而确定其所属的类别，即与它距离最近的k个实例多数归属的类别就是此分类实例的类别。简单理解为近朱者赤近墨者黑。一般k值选择的不同，会
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2024-05-08 17:41:09
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k近邻分类算法最简单的就是考虑一个最近邻，也就是考虑离我们预测的点最近的那一个训练点。预测结果就是这个训练点的分类标签。
这里演示使用了mglearn库，该库集成了sklearn和数据的许多操作方法，很便于获取对应数据。import numpy as np
import pandas as pd
import mglearn
import matplotlib.pyplot as pltmglea
K-Nearest Neighbours是机器学习中最基本的聚类算法，它属于监督学习领域，用于模式识别，数据挖掘以及干扰检测等领域。因为其不需要参数，所以在实际应用场景中被广泛应用，对于数据的分布也不需要做任何假设（例如高斯分布就是相反的例子）。给定一些数据（也称为训练数据），它们根据自身属性的坐标做了分类。例如，下表中的数据点包含两个特征： 现在已知另外一组数据点（测试数据），根据对训练集的分
1. K近邻算法（KNN）2. KNN和KdTree算法实现1. 前言K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用，就是“物以类聚，人以群分”。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。KNN做回
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2024-08-11 16:08:54
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K近邻(K-nearst neighbors, KNN)是一种基本的机器学习算法，所谓，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。比如：判断一个人的人品，只需要观察与他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出，即“近朱者赤，近墨者黑”；KNN算法既可以应用于分类应用中，也可以应用在回归应用中。 KNN在做回归和分类的主要区别在于最后做预测的时候的决策方式不同。KNN在
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2024-03-19 13:52:17
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前言提到K近邻，K-nearest neighbors（它的K是指有多少个邻居），总是容易想起另外一个叫K-means的聚类算法（它的K指有多少个质心），容易搞混淆，它们有一部分思路也很接近，但是KNN能做分类和回归。K近邻之所以叫K近邻，是因为它的思想就是“你与你的邻居很相似”。所以对于分类来说，找到K个最近的邻居，用投票法找出最多数的类别，就将数据点预测为该类别。同理，回归的话输出最近的K个样
2.1 k-近邻算法概述 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 确定：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。 工作原理：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
k-近邻算法的工作原理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，然后算法提取本集中特征最相近的数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据及前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择K个最相似
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2024-10-21 23:07:17
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k近邻算法还可以用于回归，我们还是从单一近邻开始， 这次我们使用wave数据集，我们添加了3个测试数据点，在x轴上用绿色五角星来表示，利用单一邻居的预测结果就是最近邻的目标值。单一邻居实现k近邻回归(绘图查看效果)import mglearn
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test
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2024-03-20 17:25:59
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简介回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。LIBSVM可以用于解决分类和回归问题，上一篇博文中介绍了分类问题。在这里将对回归问题结合实例运用LIBSVM。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析。这篇博文对于一元回归和多元回归，基于LIBSVM分别用两个例子进行讲解。回归问题回归问题与分类问题不同，但问题本
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2024-03-26 07:45:39
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K最邻近密度估计技术是一种分类方法，不是聚类方法。不是最优方法，实践中比较流行。通俗但不一定易懂的规则是：1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离（欧氏或马氏）。2.选出最小的前K数据个距离，这里用到选择排序法。3.对比这前K个距离，找出K个数据中包含最多的是那个类的数据，即为待分类数据所在的类。不通俗但严谨的规则是：给定一个位置特征向量x和一种距离测量方法，于是有：1.在N个训练向量外，不考
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2023-07-03 16:55:58
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问题陈述目标是通过使用线性回归技术进行统计推断预测，使用来自论文“(1977) Narula and Wellington, Prediction, Linear Regression and the Minimum Sum of Relative Errors, Technometrics””的数据。这个数据集为每个待预测变量(有11个不同的待预测变量)和响应变量给出了28个数据。数据见表1：表
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2024-04-01 06:48:52
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上节我们简单介绍了K近邻算法的使用方法，本节我们继续介绍K近邻算法用于回归，本次我们使用wave数据集来进行测试，我们分别选取2个和5个邻居来看一下wave数据的预测结果，对应的代码如下：import mglearnfrom sklearn.model_selection import train_test_splitmglearn.plots.plot_knn_regression(n_neig
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2023-11-06 20:40:04
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1. 写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等无监督算法：聚类，降维，关联规则, PageRank等为了详细的理解这些原理，曾经看过西瓜书，统计学习方法，机器学习实战等书，也听过一些机器学习的课程，但总感觉话语里比较深奥，读起来没有耐心
k近邻法（k-nearest neighbors，k-NN），假设给定一个训练数据集，其中的实例类别是确定的。对于新的实例，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。因此，k近邻不具有显式的学习过程。k近邻实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的模型。k近邻法有三个基本要素：k值的选取、距离的度量以及分类决策规则。1 k近邻算法首先介绍k近邻算法： k近邻
KNN核心算法函数，具体内容如下#! /usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# fileName ： KNNdistance.py
# author : zoujiameng@aliyun.com.cn
import math
def getMaxLocate(target): # 查找target中最大值的locate
maxValue = f
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2023-11-03 10:03:33
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matlab深度学习之LSTM利用历史序列进行预测clc
clear
%% 加载示例数据。
%chickenpox_dataset 包含一个时序，其时间步对应于月份，值对应于病例数。
%输出是一个元胞数组，其中每个元素均为单一时间步。将数据重构为行向量。
data = chickenpox_dataset;
data = [data{:}];
figure
plot(data)
xl
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2024-08-09 00:08:42
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基于matlab的svm入门编程虽然比较简单，但我也走了不少弯路，下面我就给大家分享关于我的经验。 在讲解之前，我们需要知道基于matlab进行svm有两种方法，第一，采用matlab本身自带的svm工具箱；第二，采用台湾大学林智仁教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的工具箱。以我的个人经验，采用matlab本身自带的工具箱会比较简单，可以省去很多麻烦，但同时它本身能
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2024-03-25 17:40:52
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K-近邻算法原理算法原理自己总结： 即将准备分类的样本同已经分类过的样本逐一计算之间的距离，然后将所有的距离进行从小到大的排序，然后取前K个最近的距离，然后遍历这K个最近样本距离中的每一个样本的类别，统计所有类别在这K个样本中的数量，那么准备分类的样本的类别就是这其中数量最多的类别。这里的距离可以使用欧式距离。 采用最典型的划分方法，将80%的样本作为训练样本，剩下的20%作为测试样本。 使用欧式
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2024-04-08 16:11:51
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一、算法简介k近邻法（k-nearest neighbor,k-NN）是一种基本的分类方法，输入的是实例的特征向量，对应于特征空间的点，输出结果为实例的类别，可以取多类。对于训练集来说，每个实例的类别已定，当分类时，对于新的实例，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来进行预测。k近邻法分类过程不具有显式的学习过程，其实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，从而作为后面分类的模
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2024-08-08 11:24:49
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