1 背景KNN算法采用测量不同特征值之间的距离方法进来分类，思想类似成语近朱者赤近墨者黑。1.1 KNN流程最常用的度量距离方法是欧式距离，即计算测试集与待预测数据差值的平方和开方(1)。若多维度数据数值范围差异较大，需要先对所有数据进行标准化(2)或归一化(3)处理. &n
给定一个训练集，假设实例的类别已定，给定一个新的实例，根据离其最近的k个实例的类别，通过多数表决的方式来确定新实例的类别。 k邻近模型:在k邻近算法中，当训练集，距离度量，k值以及决策规则（如欧式距离）确定后，对于任意一个新输入的实例，它所属的类是唯一确定的。距离度量：主要有三种度量方法（参考第一第二范式的定义）当p=1时，为曼哈顿距离当p=2时，为欧几里得距离当p趋向于无穷时，距离为各
1.K-means算法（1）简单介绍聚类属于非监督学习，K均值聚类是最基础常用的聚类算法。它的基本思想是，通过迭代寻找K个簇（Cluster）的一种划分方案，使得聚类结果对应的损失函数最小。其中，损失函数可以定义为各个样本距离所属簇中心点的误差平方和：其中 代表第 个样本， 是 所属的簇，代表簇对应的中心点， 是样本总数。（2）具体步骤KMeans的核心目标是将给定的数据集划分成K个簇（K是超参）
一、算法
最简单平庸的分类器或许是那种死记硬背式的分类器，记住全部的训练数据。对于新的数据则直接和训练数据匹配，假设存在同样属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。这样的方式有一个明显的缺点，那就是非常可能无法找到全然匹配的训练记录。
kNN算法则是从训练集中找到和新数据最接近的k条记录。然后依据他们的主要分类来决定新数据的类别。该算法涉及3个主要因素：训练集、距离或相似的衡量、k的大
本文主要内容来自周志华《机器学习》和Peter Flach 《机器学习》k-近邻(k-Nearest Neighbor, 简称kNN)算法是一种常用的监督学习方法，其工作机制：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个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息进行预测。通常在分类任务中，使用多数表决法(majority vote method, 也叫投票法)，即选择这k个样本中出现最多
什么是K-近邻算法K-近邻算法（KNN）的原理 K Nearest Neighbor算法有叫KNN算法。这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法，总体来说KNN是相对比较容易理解的算法。定义 如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最近邻）的样本
机器学习——k近邻算法（kNN）参考教材：机器学习实战（人民邮电出版社）Peter Harrington【美】著 语言：python 软件：VS code1.k近邻算法的概述k近邻算法采用不测量不同特征值之间的距离方法进行分类。算法的距离计算公式为欧式距离公式： k近邻算法的优缺点：优点：精度高、对异常值不敏感、五数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂
在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则： 1) d(x,x) = 0 // 到自己的
一、定义及原理knn算法是通过计算两个个体之间的距离及相似性来进行分类，几乎适合于任何数据集，同时其计算量会很大；从训练集中找到和新数据距离最近的k条记录，然后根据这k条记录的分类来决定新数据的类别，因此，使用knn的关键是训练集与测试集的选取、距离或相似性度量指标的确定、k的大小及分类决策规则的确定；优点：没有统计学及机器学习中的估计参数、无需进行训练（确保数据集的准确性），适合对稀有事件进行
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2024-08-07 15:27:36
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1.1. K-近邻算法(KNN)概念K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最近邻)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。距离公式：两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离二维平面上点 \(a(x_1,y_1)\) 与点 \(b(x_2,y_2)\)\[d_{12}=\sqrt{(x_1-x_2)^2+
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2024-05-05 22:58:26
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sklearn中 F1-micro 与 F1-macro区别和计算原理最近在使用sklearn做分类时候，用到metrics中的评价函数，其中有一个非常重要的评价函数是F1值，（关于这个值的原理自行google或者百度）在sklearn中的计算F1的函数为 f1_score ，其中有一个参数average用来控制F1的计算方式，今天我们就说说当参数取micro和macro时候的区别1、F1公式描述
文章目录一、K近邻算法概述二、K近邻三要素距离度量k值选择分类决策规程代码 一、K近邻算法概述KNN算法属于我们监督学习里面一种分类算法，避开那些文邹邹的话语，用幼稚园的话来说，就是依据已知的，来对未知的事物进行分类。我们要求求小X的评定，我们会怎么来做？按照我们的经验是不是看他和那一段的分数最接近，如果你是这样想的，恭喜你，KNN算法的基本思维，我们已经掌握了。没错，就是通过比较样本之间的距离
各种范数和距离有时记不清楚，简单做个笔记。为什么把范数和距离写一块呢，因为一些距离就是通过范数定义的。参考《机器学习：算法原理与编程实践》一书。一、范数。这里主要指向量范数||x||，满足非负性，齐次性，三角不等式。0. L0范数：指向量x中非0的元素的个数。1. L1范数：指向量x中各个元素绝对值之和。  
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2024-04-13 11:57:03
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文章目录一、孟母三迁与KNN二、别名三、历史四、算法（1）核心思想（2）算法描述（3）时间复杂度分析（4）算法的优缺点分析五、算法的变种（1）增加邻居的权重（2）用一定半径范围内的点取代k个邻居六、KNN在sklearn中的实现核心函数KNeighborsClassifier()找出最邻近的邻居：kneighbors()七、代码案例简单应用八、应用领域（1）分类问题（2）回归问题参考 一、孟母三
距离如何求？根号((18-3)^2 + (90-104)^2) = 20.5分类算法-k近邻算法(KNN)--监督式学习定义：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。来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法处理问题：分类问题【可以是多分类问题 】、回归问题【后续补充回归案例】思想：相似的样本
一、kNN算法分析K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：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。 比如上面这个图，我们有两类数据，分别是蓝色方块和红色三角形，他们分布在一个上
计算机画图时，有点的概念，每个点由它的横坐标x 和 纵坐标 y 描述。
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2023-05-30 00:03:03
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曼哈顿距离曼哈顿距离和欧式距离一样是一种距离度量标准，不同的是它定义在L1范数下，也即用绝对值来衡量两点之间的距离。在一维空间下，曼哈顿距离定义如下： 在二维空间下，曼哈顿距离定义如下： 类似的，我们可以获得在n维空间下的曼哈顿距离定义。最小化一维曼哈顿距离有了距离定义之后，我们看一个有趣的问题：给定n个一维空间下的点，求使最小的点。针对该问题我们有明确的答案：的取值就是个点的中位数。在quora
在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的字符不同的个数。
目录 1介绍 2特性 3历史及应用 1介绍
换句话说，它就是将 一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数。 例如：
* 1 与 0 之间的汉明距离是 1。
* 214 与 214 之间的汉明距离是 0。
* "abcd"
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2024-04-30 00:48:45
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这是沈春华团队在实例分割领域的又一力作，被收录于ECCV2020 Oral。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2003.05664代码地址(非官方)：https://github.com/Epiphqny/CondInst代码地址(含各类方法)：https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet/本文提出了一个简单而有效的实例分割框架，
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2024-10-25 13:17:02
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