✅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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2023-05-12 09:03:13
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2022-12-06 08:43:51
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2023-03-09 09:03:33
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2023-10-04 21:55:13
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2022-12-07 09:39:33
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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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一、关联规则挖掘1、 Apriori算法（1）Apriori算法原理Apriori算法使用频繁项集的先验知识，使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描事务（交易）记录，找出所有的频繁1项集，该集合记做L1，然后利用L1找频繁2项集的集合L2，L2找L3，如此下去，直到不能再找到任何频繁k项集。最后再在所有的频繁集中找出强规则，即产生用户感兴趣的关联规则。（2）A
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2023-08-25 16:54:24
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# 数据挖掘中的算法KNN
## 引言
在数据挖掘领域，K最近邻算法（K Nearest Neighbors，简称KNN）是一种常用的分类与回归算法。该算法通过计算输入数据与训练数据集中的样本之间的距离，以最近的K个样本的分类结果来进行预测。本文将介绍KNN算法的原理、应用场景以及使用Python实现的示例代码。
## 算法原理
KNN算法的原理比较简单，它主要包含以下几个步骤：
1. 计算输
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2023-08-23 03:26:01
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一、前言今天是10.24程序员节，赶在一天最后的小尾巴来写一篇关于KNN算法的博客，同时祝大家节日快乐！二、算法思想1、K近邻分类方法的基
原创
2022-01-09 12:42:23
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KNN算法
1、KNN概念
2、超参数概念
2.1、K值
2.2、距离度量方式
2.3、权重的计算方式
2.4、算法步骤
3、使用KNN实现分类
3.1、建模预测，假设邻居数量为3，观察预测结果
3.2、超参数对模型的影响
3.3、超参数的调整：网格交叉验证
4、使用KNN进行回归预测
4.1、建模预测
4.2、==数据标准化
每个样本都可以用它最接近的K个邻值来代表 将数据集合中每一个记录进行分类的方法定义一个X=data，把最有可能影响因素抽取总体来说，KNN分类算法包括以下4个步骤：[4]①准备数据，对数据进行预处理[4] 。②计算测试样本点（也就是待分类点）到其他每个样本点的距离[4] 。③对每个距离进行排序，然后选择出距离最小的K个点[4] 。④对K个点所属的类别进行比较，根据少数
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2024-01-16 05:43:36
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（2017-04-10 银河统计）KNN算法即K Nearest Neighbor算法。这个算法是机器学习里面一个比较经典的、相对比较容易理解的算法。其中的K表示最接近自己的K个数据样本。KNN算法是用来做归类的，也就是说，一个样本空间里的样本已经分成很几个类型，然后，给定一个待分类的数据，通过计算接近自己最近的K个样本来判断这个待分类数据属于哪个分类。你可以简单的理解为由那离自己最近的K个点来投
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2023-06-13 20:09:22
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你好，从这一课时开始，我们将进入“模块三：分类问题”的学习。在算法部分，我会介绍一个跟算法思想相关的小例子，然后介绍算法的优缺点和适用场景，对于部分算法我将给出算法模块的调用方法，此外一些扩展的内容我会放在最后讲解。在每一个类型的算法最后，我都尽量安排一节小小的实践课，一起来看看数据挖掘是如何做的。今天我要讲的这个算法是最近邻算法（K-NearestNeighbor），简称 KNN 算法。一个例子
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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数据挖掘算法-KNN算法
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分类方法，举一个例子，比如说你想知道一个人是不是喜欢打游戏，就可以观察他最亲密的几个朋友
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2021-07-06 15:49:47
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算法实现 def classify0(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] #距离度量 度量公式为欧⽒距离 diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize,1))-dataSet sqDiffMat
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2021-01-24 20:19:00
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1、关于距离的度量 欧式距离 曼哈顿距离 2、算法描述 KNN算法，我们给定⼀个数据集，对于⼀个新来到的样本，我们在数据集中找到距离该样本最近的K个样本，在这K个样本中某⼀类出现的次数最多我们就把这个新的样本分到这个类别中。 问：绿⾊的圆属于哪⼀类？ 3、KNN算法的基本步骤 （1）计算数据集中每个
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2021-01-24 20:10:00
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knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一种经典的分类算法. 注意,不是聚类算法.所以这样的分类算法必定包含了训练过程. 然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种懒惰算法.它并不是 像其它的分类算法先通过训练建立分类模型.,而是一种被动的分类 过程.它是边測试边
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2017-08-13 08:21:00
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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。...
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2021-07-09 11:00:09
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