# MATLAB机器学习中的KNN算法
机器学习是人工智能领域的一个重要分支，KNN（K-近邻算法）是常用且简单的一种分类算法。本文将为您介绍KNN算法的基本原理，并给出MATLAB中如何实现该算法的示例代码。
## KNN算法原理
KNN算法主要的思想是：给定一组已经标记的数据样本，在需要对新样本进行分类时，找到与新样本距离最近的K个样本，根据这些样本的类别进行投票，确定新样本的类别。
原创
2024-10-24 05:55:49
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KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近； 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：如
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2016-12-20 19:05:00
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KNN算法简介（k-th nearestneighbour），邻近算法，或者K最近邻分类算法，这可以说是整个数据挖掘分类技术中最简单的方法了。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，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。NN方法在类别决策时，只与极少量
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2024-07-14 16:26:34
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将系统更新机器学习部分教程预计更新机器学习文章十几篇左右，篇篇原创。参考- 机器学习实战书籍（美国蜥蜴封面）- sklearn官网- 自己的学过的课程与经验KNN算法介绍邻近算法，或者说K最近邻(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。如图中的X，它离4个圆圈比
原创
2021-03-03 20:38:13
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原理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。 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。实现如果按照原理来暴力实现的话，是很简单的。但暴力实现的复杂度是很高的，因为我们都要遍历样本的所有数据求离当前要查询的数据的距离。所以在上两篇文
原创
2022-04-19 14:23:16
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机器学习-分类算法-kNN kNN（k-Nearest Neighbor）算法：一种基于向量间相似度的分类算法。 kNN原理 k最近邻(k-Nearest Neighbor)算法是比较简单的机器学习算法。它采用测量不同特征之间的距离方法进行分类。 如果一个样本在特征空间中的k个最近邻（最相似）的样本
原创
2022-06-10 19:24:27
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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。 knn是一种非常古老而且简单的分类方法 欧式距离 a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3) 两点的欧式距离是 因为计算的特征值的平方，所以计算前需要先进行特征处理 skle
原创
2021-12-28 14:54:23
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KNN算法及其用KNN解决字体反爬关于KNN算法概要简介原理KNN算法Python实现KNN解决字体反爬web-font介绍例子最后 关于KNN算法概要K最近邻(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。KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只
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2024-08-06 10:46:05
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一.题目分析：原生python实现knn分类算法： 最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)的思路是：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。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。二.算法设计：对需要分类的点依次执
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2023-12-07 11:02:44
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Python
算法伪码：
对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作：
1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；
2）按照距离递增次序排序；
3）选取与当前点距离最小的k个点；
4）确定前k个点所在类别的出现频率；
5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。
欧氏距离计算：
(1)二维平面上两点xA(x1,y1)与xB(x2,y2)间的欧氏距离：
(2)三维空间两点
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2024-06-08 21:24:06
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1.基于numpy实现 from numpy import tile, array def classify0(inx, data_set, labels, k): """ 原理：使用欧式距离公式：((xa0-xb0)**2-(xa1-xb1)**2)**0.5计算出输入点到各个点的欧式距离，按照距
原创
2022-10-08 13:12:03
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一、 引言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：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。 尽管kNN算法的思想比较简单，但它仍然是一种非常重要的机器学习（或数据挖掘）算法。在2006年12月召开的 IE
k值设定为多大？k太小，分类结果易受噪声点影响；k太大，近邻中又可能包含太多的其它类别的点。（对距离加权，可以降低k值设定的影响）k值通常是采用交叉检验来确定（以k=1为基准）经验规则：k一般低于训练样本数的平方根类别如何判定最合适？投票法没有考虑近邻的距离的远近，距离更近的近邻也许更应该决定最终的分类，所以加权投票法更恰当一些。而具体如何加权，需要根据具体的业务和数据特性来探索如何选...
原创
2021-07-08 09:49:51
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k值设定为多大？k太小，分类结果易受噪声点影响；k太大，近邻中又可能包含太多的其它类别的点
原创
2022-03-23 15:08:07
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K近邻算法大致思路：算法的思路是通过特征建立建立一个坐标图，然后计算预测点与每一个已知点的距离，选取距离最小的K个已知点，然后分别确定这K个点的出现概率，选取出现概率最高的那个已知点的结果作为预测点的结果。若是二维的特征，就如下图所示，计算已知点与预测点距离，然后就把距离最小的已知点与这个预测点归为一类。 距离计算公式： 于是，对于n维的两个点（X11,X12,X13.......X1n）与（X2
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2024-09-23 07:54:27
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学习《机器学习实战》，对python语言不怎么熟悉，决定一段程序一段程序来学习，既学习算法，也顺便学习python的基础知识。最后，我将把python代码用Java重写一遍。第一个算法kNN（k-邻近算法）这个算法的理论很简单，很容易理解。如果学过KMeans聚类算法，那么学这个算法会感觉更简单。我对这个算法的过程理解如下：第一步：把所有的训练集读入到内存中，这也是这个
原创
2013-08-06 14:12:54
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本课程是中国大学慕课《机器学习》的“KNN”U-1464096179课程完整代码：http...
原创
2022-07-29 08:48:30
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一.机器学习简介机器学习（Machine Learning, ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论，统计学，逼近论，凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎么模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。目前，世界上共有几百种不同的机器学习算法。 ...
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2021-08-31 09:19:50
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本系列教程为《机器学习实战》的读书笔记。首先，讲讲写本系列教程的原因：第一，《机器学习实战》的代码由Python2编写，有些代码在Python3上运行已会报错，
原创
2022-09-01 16:29:56
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KNN算法的机器学习基础
基于K近邻算法的机器学习基础
k近邻( KNN )算法是一种简单、易于实现的监督机器学习算法，可用于解决分类和回归问题。暂停！让我们从这里入手。
把问题分解
有监督的机器学习算法(与无监督的机器学习算法相反)是一种依靠标记的输入数据来学习函数的算法，当给定新的未标记数据时，该函数会产生适当的输出。
想象一下，一台计算机当做一个孩子，我们是它的主管(例如父母
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2018-09-29 11:26:24
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