KNN(K邻近值算法)
手动简约版与库函数调用版
数据说明：本程序中的所有使用数据都是datasets包与Counter包里的数据，如需要改成自己的数据读取自己的数据即可 库函数调用版1.导入依赖包# 用来导入一个样本数据
from sklearn import datasets
# 用来做数据集的分割，把数据分成训练集和测试集，这样做的目的是
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
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2024-03-28 07:02:55
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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 ...
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2021-10-29 10:53:00
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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
一、KNN算法的思想通过一定的方法度量其他样本到目标样本的距离，选取距离最近的k个样本，当这k个样本大多数分类的结果都属于某一个类别时，则判断目标样本也是属于这个类别的。常用的衡量距离的方式主要有两种：曼哈顿距离和欧式距离样本的特征空间：两个样本集都是含有n为特征的数据集，（1）曼哈顿距离：（2）欧氏距离：这里我们使用欧式距离L2作为衡量的尺度，实现简单数据的分类import numpy as n
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2024-10-24 15:33:56
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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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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；&
KNN算法相对于其他算法是一种特别好实现且易于理解的分类算法，主要根据不同特征之间的距离来进行分类。一般的分类算法首先要训练一个模型，然后用测试集检验模型，但是KNN算法不用训练模型，直接采用待测样本与训练样本的距离来实现分类。 KNN基本原理：根据距离函数计算待分类样本X和每个训练样本的距离，选择与待分类样本距离最
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2024-04-16 16:10:00
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算法原理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。
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"的信息来进行预测。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。具体步骤给定训练样本集\(\be
KNN算法简单实战KNN算法简介KNN算法思路KNN算法实战数据集具体代码运行结果总结 KNN算法简介KNN算法又称K近邻(knn，k-NearestNeighbor)分类算法，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通过测量不同特征值之间的距离进行分类。KNN算法思路取样本在特征空间中的k个最近的邻居，判断它们的分类情况，KNN算法将样本预测为
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2024-04-20 19:51:23
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鸢尾花卉数据集Iris是一类多重变量分析的数据集通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类 针对iris数据集实践决策树算法(C4.5、C5.0)，并用交叉矩阵评估模型 iris数据RStudio系统自带 Gary<
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2023-08-09 20:29:03
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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
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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
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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
0.鸢尾花数据集 鸢尾花数据集作为入门经典数据集。Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一
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2023-12-02 22:20:03
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K-近邻算法（KNN）概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了多个类的问题，基于这些问题呢，就产生了KNN。
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2024-10-10 07:15:24
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NumPy(Numerical Python)快速高效的多维数组对象ndarray用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成用于将C、C++,Fortran代码集成到Python的工具pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库灵活的数据处理功能。他提供了复杂精细的索引功能，以便更为便捷地完成重塑、切片和切块，聚合以
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2024-07-12 18:47:50
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1. github地址： https://github.com/matterport/Mask_RCNN，下载到本地:git clone https://github.com/matterport/Mask_RCNN2. 下载coco图像库并解压，并放置在coco文件夹下。coco数据库的下载地址为 http://cocodataset.org
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2024-05-28 20:07:55
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1.向量机from sklearn import svm#svm函数需要的
import numpy as np#numpy科学计算库
from sklearn import model_selection
import matplotlib.pyplot as plt
#如果想要好的结果需要进行参数的调整，同时选取的用于训练的参数也可以增加到四个（本文用了前两个）
#数据每一行一个鸢尾花的
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2024-03-28 13:19:14
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在这篇文章中，我将使用python中的决策树（用于分类）。重点将放在基础知识和对最终决策树的理解上。导入因此，首先我们进行一些导入。from __future__ import print_functionimport os
import subprocess
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.tree import Decis
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2024-01-06 18:49:22
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