目录1.1KNN算法概述 (附数据集） 1.2 KNN算法实例1.3 使用KNN算法改进约会网站的配对效果1.1KNN算法概述 (附数据集） 正在看《机器学习实战》一书，但目前正在实习，因此只能在周末时候来写一下相关学习笔记，今天算是第一天开始写博客，写的不太好大家见谅一哈，今后会加油的?。首先来
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2023-12-12 15:57:19
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kNN是一种常见的监督学习方法。工作机制简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k各训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测，通常，在分类任务中可使用“投票法”，即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；在回归任务中可以使用“平均法”，即将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果；还可以基于距离远近进行加权平均或加权投票，距离越
K-近邻分类K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，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。该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本的属性
K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)算法是一种监督式的分类方法，但是，它并不存在单独的训练过程，在分类方法中属于惰性学习法，也就是说，当给定一个训练数据集时，惰性学习法简单地存储或稍加处理，并一直等待，直到给定一个检验数据集时，才开始构造模型，以便根据已存储的训练数据集的相似性对检
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2019-01-02 07:36:00
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1.观察数据集：在weka中打开测试集votetest.arff，观察到数据集共有435个实例，每个实例是一个国会议员的投票信息以及派别，共有17个二元属性，其中一个为类别属性。并且该数据集带有一定的缺失值。国会议员通常按照其党政路线进行投票，本实验通过对议员投票情况（16个属性）对其类别属性进行分类，得到两种派系对政策投票的大致方案。数据集中数据没有与实验无关属性，不进行过滤。2.使用C4.5决
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2023-10-19 21:04:20
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《机器学习实战》 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。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（训练样本集），且样本集中每个数据都存在标签，即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，将新数据每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后提取样本集中特征最相似（
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2024-05-08 14:58:21
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基于weka的数据库挖掘➖分类方法KNN分类
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K最近邻（K-nearest neighbors，kN
原创
2023-09-26 11:07:25
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一：分类与预测分类(Classification)：分类是找出描述并区分数据类或概念的分类函数或分类模型(也常常称作分类器)，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个，以便能便用模型预测类标记未知的对象类。目的：预测种类类别标识(离散型)常规步骤：基于训练数据集(其史每个对象县有明确的类别标识)形成一个分类模型，然后用分类模型对新的数据进行分类典型应用：医疗诊断，模式识别预测(Predi
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2023-12-13 23:43:52
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常用分类算法总结分类算法NBC算法LR算法SVM算法ID3算法C4.5 算法C5.0算法KNN 算法ANN 算法 分类算法分类是在一群已经知道类别标号的样本中，训练一种分类器，让其能够对某种未知的样本进行分类。分类算法属于一种有监督的学习。分类算法的分类过程就是建立一种分类模型来描述预定的数据集或概念集，通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。分类的目的就是使用分类对新的数据集进行划分，其主要
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2023-11-25 15:47:44
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1.C4.5算法2. k 均值聚类算法3.支持向量机4. Apriori 关联算法5.EM 最大期望算法 Expectation Maximization6、PageRank 算法7、AdaBoost 迭代算法8、kNN 算法9、朴素贝叶斯算法10、CART 分类算法。 补充：11.随机森林 12.维度降低算法13.渐变增强和AdaBoost1.C4.5算法C4.5是做什么的？
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2024-01-16 19:13:53
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KNN(K Nearest Neighbors):K近邻分类算法KNN算法从训练集中找到和新数据最接近的K条记录，然后根据他们的主要分类来决定新数据的类别。KNN分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，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。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
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2023-11-27 00:13:01
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介绍贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。贝叶斯定理先简单谈一下贝叶斯定理，它特别有用，这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。条件概率P(A|B)表示
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2024-05-15 06:16:46
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数据挖掘 作业二151220129 计科 吴政亿 1 实验介绍1.1 实验要求应用数据挖掘相关知识，对给定的两个数据集寻找频繁项集与关联规则通过改变置信度与支持度，比较Apriori、FP-Growth和暴力搜索挖掘频繁项集，在生成的频繁项集，挖掘规则时所用内存和以秒为单位的消耗时间代价进行比较。应用Apriori或FP-Growth发现一些有趣的关联规则，并讨论这些规则内在的逻辑。1.2 实验数
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2023-12-11 10:55:23
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KNN算法总结
原创
2015-09-01 21:59:00
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志算法简介邻近算法，又叫K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。所谓K最近邻，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。个人感觉KNN算法(K-NearestNeighbor)一种极其简单粗暴的
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原创
2022-12-07 09:39:33
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原创
2023-05-12 09:03:13
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KNN方法的简单描述：KNN方法用于分类，其基本思想如下。我们已经有一些已知类型的数据，暂称其为训练集。当一个新数据（暂称其为测试集）进入的时候，开始跟训练集数据中的每个数据点求距离，挑选与这个训练数据集中最近的K个点看这些点属于什么类型，用少数服从多数的方法将测试数据归类。KNN实战案例这里我们选取一个150*5的矩阵，分别代表三类数据。每行的前四个值代表数据的特征，第五个值代表数据的类别。...
原创
2021-07-09 11:00:09
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原创
2022-12-06 08:43:51
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2023-03-09 09:03:33
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原创
2023-10-04 21:55:13
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