介绍在我遇到的所有机器学习算法中，KNN是最容易上手的。尽管它很简单，但事实上它其实在某些任务中非常有效(正如你将在本文中看到的那样)。甚至它可以做的更好？它可以用于分类和回归问题！然而，它其实更擅长用于分类问题。我很少看到KNN在任何回归任务上实现。我在这里的目的是说明并强调，当目标变量本质上是连续的时，KNN是如何有效的运作的。 在本文中，我们将首先了解KNN算法背后的思
“线性/非线性回归分析Matlab算例”01—一元线性回归分析代码：% 一元回归x=[1097 1284 1502 1394 1303 1555 1917 2051 2111 2286 2311 2003 2435 2625 2948 3055 3372];%自变量时间序列数据y=[698 872 988 807 738 1025 1316 1539 1561 1765 1762 1960 190
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2024-03-08 17:45:09
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4.1 一元回归分析
4.1.1
回归方程的计算
在高等数学中，研究函数两个变量的关系，它们是确定的关系，当自变量取定后，随之唯一确定。现实中，两个变量与经常有相关关系。例4.1 研究化肥用量与小麦产量之间的关系，试种7块，每块一亩，得到实验数据（单位kg）：
化肥用量：15, 20, 25, 30, 35, 40, 45小麦产量：330, 345, 365, 405
目录1. 基本定义2. 算法原理2.1 算法优缺点2.2 算法参数2.3 变种3.算法中的距离公式4.案例实现4.1 读取数据 4.2 分离训练集和测试集4.3 归一化处理 4.4 计算欧氏距离4.5 排序和输出测试结果4.6 计算准确率总代码1. 基本定义 k最近
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2024-08-28 16:11:26
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KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近（欧式距离进行判断）的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。当然，实际中，不同的K取值会影响到分类效果，并且在K个临近点的选择中，都不加意外的认为这K个点都是已经分类好的了，否则该
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2024-08-11 15:37:23
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1.KNN算法简介 K近邻法（k-nearest neighbor，KNN）是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用，就是“物以类聚，人以群分”。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树
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2024-03-26 07:20:23
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问：k最近邻分类模型是非线性模型。答：正确。k最近邻分类模型是非线性模型，因为它的决策边界是由最近邻居点的类别决定的，而最近邻居点的分布通常是不规则的，因此决策边界也就不是线性的。因此，k最近邻分类模型是一种非参数化的方法，它能够适应各种复杂的数据集，并且不需要预先假设数据的分布形式。最近有一批数据，通过4个特征来预测1个值，原来用线性回归和神经网络尝试过，准确率只能到40%左右。用KNN结合网格
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2024-03-19 13:03:01
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上上一章已经学习了感知机模型、策略和算法，感知机对于分类任务有着其优点，但是该模型是在具有强假设的条件下——训练数据集必须是线性可分的，但是如果数据集是呈现无规则的分布，那么此时如果要做分类任务，还可以考虑k近邻（KNN），这是一种基本的分类和回归方法，既可以做简单的二分类也可以做复杂的多分类任务，还可以做回归任务。KNN模型KNN模型实际上对应于对特征空间的划分，虽然没有具体的数学抽象语言描述，
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2024-02-12 21:35:32
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一、绪论K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。 KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。KNN做分类预测时，一般是选
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2024-04-03 14:21:26
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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
import numpy as np
import pandas as pd对数据集操作data=pd.read_csv(r"F:\数据集\Iris数据集\iris.csv")
#删除Unnamed: 0与Species对应的列（特征），因为现在进行回归预测，类别信息就没有用处了
data.drop(["Unnamed: 0","Species"],axis=1,inplace=True)
#删除
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2024-04-21 17:32:08
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话不多说，直接上代码，数据集在百度网盘中，链接如下： 链接：https://pan.baidu.com/s/1gOTQ1KbFUmDNQYA_0nWg 提取码：softimport matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv(
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2023-07-07 21:19:47
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K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。KNN算法是选择与输入样本在特征空间内最近邻的k个训练样本并根据一定的决策规则，给出输出结果 。KNN算法是
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2024-04-25 10:56:14
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K-means方法是一种非监督学习的算法，它解决的是聚类问题。1、算法简介：K-means方法是聚类中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一；算法接受参数k,然后将事先输入的n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足聚类中的对象相似度较高，而不同聚类中的对象相似度较小。2、算法思想：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直到得到最好的聚
KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近(欧式距离进行判断)的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。当然，实际中，不同的K取值会影响到分类效果，并且在K个临近点的选择中，都不加意外的认为这K个点都是已经分类好的了，否则该
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2024-04-25 11:07:27
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K-最近邻分类方法（KNN，k-nearest-neighbor classifier)是一种惰性学习法，所谓惰性就是KNN不像一些算法(比如SVM)一样在接收待分类数据前就已经根据训练数据构造好了分类模型，而是会在接受到训练数据后，只是对训练数据进行简单的存储，并不构造分类模型，在接受到待分类数据时，KNN通过计算待分类数据X与所有训练数据之间的距离，选择前K个距离X最近的数据，并将这K个距离最
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2024-05-07 15:42:45
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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
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2024-07-23 10:56:53
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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。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集
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2024-08-24 09:48:24
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仅记录学习过程。一句话介绍：KNN是一种可用于分类和回归的方法。一般情况下用其进行分类任务。KNN三要素：1）模型，即对特征空间的划分； 2）距离度量，欧氏距离等； 3）分裂决策规则，即多数投票方法特点：KNN不具有显式的学习过程，实际上是利用训练集对特征空间进行划分，然后对新样本进行相邻K个最近样本的统计，并以多数类作为该样本的预测。理论部分就不做阐述了，直接上代码先来一段用线性模块来做回归模型
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2024-03-15 05:30:18
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讨厌死matlab了，呵呵其实是不经常用导致简单的语法结构都忘了每次都要查来查去的。我今天差点就想改下我以前c＋＋的那个算了，后来想这样可不好，不能因为惧怕而放弃。有什么嘛，就是多费点时间而已啊。还好今天写了不到3个小时搞定了。晚上的时候还有个朋友让过去帮看个神经网络的程序，头大呵呵，早就忘光光了，不过还是硬着头皮过去了，凭着仅有的一丁点的记忆
