目录介绍话不多说，进入实战注意事项KNN算法的优势和劣势 介绍1968年，Cover和Hart提出K近邻算法。该算法既可以用于回归也可以用于分类，其用于分类时其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别。假设给定一个训练数据集，其中实例类别已知。度量每个样本点到其他样本点的距离，选择其中K个距离最近的样本点，按照多数表决原则对新的实例进行分类。KNN的全称是K Nearest Neighbors，意
转载
2024-07-23 10:56:53
79阅读
MATLAB提供了两种方法进行聚类分析：1、利用clusterdata 函数对数据样本进行一次聚类，这个方法简洁方便，其特点是使用范围较窄，不能由用户根据自身需要来设定参数，更改距离计算方法；2、分步聚类：（1）用pdist函数计算变量之间的距离，找到数据集合中两辆变量之间的相似性和非相似性；（2）用linkage函数定义变量之间的连接；（3）用cophenetic函数评价聚类信息；（4）用clu
转载
2024-08-15 16:25:47
85阅读
机器学习导论作业一.作业题目 用原生python实现KNN分类算法，采用鸢尾花数据集。二.算法设计 2.1算法介绍： KNN（K-Nearest Neighbor）算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。 KNN算法的思想非常简单：对于任意n维输入向量，分别对应于特征空间中的一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或
转载
2024-03-28 07:02:55
117阅读
ML之kNN：利用kNN算法对莺尾(Iris)数据集进行多分类预测目录输出结果设计思路核心代码输出结果输出数据说明： Iris Plants Database====================Notes-----Data Set Characteristics: :Number of Instance...
原创
2022-04-24 10:14:19
151阅读
ML之kNN：利用kNN算法对莺尾(Iris)数据集进行多分类预测目录输出结果设计思路核心代码输出结果输出数据说明： Iris Plants Database====================Notes-----Data Set Characteristics: :Number of Instance...
原创
2021-06-15 19:57:37
4597阅读
✅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接着前面2期rbf相关的应用分享一下rbf在分类场景的应用，数据集采用iris前期参考Matlab-RBF神经网络拟合数据Matlab RBF神经网络及其实例一、数据集 iris以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个数据集，分为3类（setosa,versicol
原创
2023-03-26 13:53:37
1175阅读
听了好几年的K近邻算法 今天终于接触到了原理很简单
原创
2022-06-15 23:54:18
57阅读
机器学习-02KNN KNN算法实现 要自己动手实现KNN算法其实不难，主要有以下三个步骤： 算距离：给定待分类样本，计算它与已分类样本中的每个样本的距离； 找邻居：圈定与待分类样本距离最近的K个已分类样本，作为待分类样本的近邻；&
目前为止尝试了两种办法，因为是个四维数据要分三类：想看好结果直接移步第二种方法有更好办法欢迎评论，觉得我太垃圾直接右上角点X第一种方法：设置三个权向量w1,w2,w3，第一类（1,0,0），第二类（0,1,0）第三类（0,0,1），1表示大于零0表示小于零，训练每个数据集的时候计算y1y2y3然后看正负。输入自己不会写是贴的别人代码。。很惭愧了，训练大概20000词的时候能得到最佳结果，50%的准
Hopkins Statistic判断irir数据集聚类性能应用霍普金斯统计量（Hopkins Statistic） 可以判断数据在空间上的随机性，从而判断数据是否可以聚类。1.算法原理： 首先，从所有样本中随机找n个点，然后为每一个点在样本空间中找到一个离他最近的点，并计算它们之间的距离xi,从而得到距离向量x1,x2,…,xn; 然后，从样本的可能取值范围内随机生成n个点，对每一个随机生产的点
Radialbasis function（径向基函数），径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数，也就是Φ（x）=Φ(‖x‖),或者还
原创
2022-10-22 00:40:43
652阅读
【[2020.6] 数据挖掘：基于Spark框架的K-Means聚类2】在Iris数据集上借助pyspark实现K-Means聚类Iris（鸢尾花）数据集Iris数据集简介Iris数据集下载和处理基于pypark的K-Means 聚类实验与参数分析Spark组件MLlib实验步骤与参数分析实验代码 Win10下pyspark环境的配置请参考上篇博文：【[2020.6] 数据挖掘：基于Spark框
转载
2024-01-28 11:07:20
160阅读
KNN算法的实现 第一次写机器学习算法，写的是KNN预测iris数据集、不会矩阵运算，实现起来很呆，但是总归还是实现了 import pandas as pd from math import dist k = int(input("请输入k值（不能输入三的倍数！）：")) dataTest = p ...
转载
2021-10-29 10:53:00
381阅读
2评论
贝叶斯分类是数学性较强的分类方法，在处理多属
原创
2022-06-15 23:55:35
544阅读
一、关于鸢尾花数据的爬取很多人在学习KNN分析鸢尾花数据时都疑惑如何获取鸢尾花的数据，这里如果看过我之前有关于爬虫的文章可能就很好理解了，其实这就是一个简单的爬虫操作爬取数据。下面是对于的相关代码：import requests
url='https://www.gairuo.com/file/data/dataset/iris.data'
response =requests.get(url=u
【实验目的】对模式识别有一个初步的理解，能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识，理解二类分类器的设计原理。【实验原理】最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行：【实验内容】类条件概率的曲线：【实验要求】1) 用python完成基于最小错误率的贝叶斯分类器的设计，要求程序相应语句有说明文字，要求有子程序的调用过程。2) 根据例子画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。3) 如果是最小风
朴素贝叶斯分类matlab实现 实验二 朴素贝叶斯分类一、实验目的通过实验，加深对统计判决与概率密度估计基本思想、方法的认识，了解影响 Bayes分类器性能的因素，掌握基于 Bayes 决策理论的随机模式分类的原理和方法。二、实验内容设计 Bayes 决策理论的随机模式分类器，用 matlab 实现。三、方法手段Bayes 分类器的基本思想是依据类的概率、概密，按照某种准则使分类结果从统计上讲是最
引言聚类分析是一种常用的无监督学习技术，旨在将数据集中的样本分成具有相似特征的组。K均值聚类是其中一种常见的方法，它通过将数据点划分为K个簇，并使每个数据点与其所属簇的中心点距离最小化来实现聚类。本文将介绍如何使用R语言执行K均值聚类，并以鸢尾花（Iris）数据集为例进行说明。数据集介绍鸢尾花数据集是一个经典的多变量数据集，由英国统计学家罗纳德·费舍尔于1936年收集。该数据集包含了150个样本，
转载
2024-07-29 22:55:36
104阅读
使用这个著名的数据集开始构建您的第一个机器学习项目每个机器学习项目都适于了解什么数据并得出目标。在将机器学习算法应用于数据集时，你正在理解、构建和分析数据以获得最终结果。以下是创建定义良好的ML项目所涉及的步骤：
了解并定义问题分析并准备数据应用算法减少错误预测结果为了了解各种机器学习算法，让我们使用Iris数据集，该数据集是可用的最著名的数据集之一。1.问题描述该数据集由三种花的物理参数组
案例1：KNN实现鸢尾花分类为什么写本博客 前人种树，后人乘凉。希望自己的学习笔记可以帮助到需要的人。需要的基础 懂不懂原理不重要，本系列的目标是使用python实现机器学习。 必须会的东西：python基础、numpy、matplotlib和库的使用技巧。说明 完整的代码在最后目录结构 文章目录案例1：KNN实现鸢尾花分类1. 数据集介绍和划分：2. 训练集显示：3. 模型创建、训练和评估：4.
转载
2024-09-13 12:37:17
219阅读
