K近邻算法（K-Nearest Neighbor）是一种很基本的机器学习方法，能做分类和回归任务（寻找最近的K个邻居（欧式距离））KNN的三个基本要素：距离度量、k值的选择和决策规则距离度量 • 在引例中所画的坐标系，可以叫做特征空间。特征空间中两个实例点的距离是两个实例点相似程度的反应（距离越近，相似度越高）。kNN模型使用的距离一般是欧氏距离，但也可以是其他距离如：曼哈顿距离k值的选择 • k
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2024-09-08 19:53:29
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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
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
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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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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分类算法-k近邻算法(KNN)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计算距离公式两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离比如说，a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3)相似的样本，特征之间的值都是相近的。例子：事前数据需要做标准化处理skle
一、描述首先，KNN算法是一个初级算吧，书面解释是： KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是：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，其中K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定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。
太繁琐晦涩了
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
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）
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
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
1、什么是KNN算法 K近邻算法是一个基本的机器学习算法，可以完成分类和回归任务。对于分类任务的话，主要是遵循”近朱者赤；近墨者黑“的原理。对于其中一个测试的实例，根据其K个最近邻的训练实例的类别进行多数表决然后完成预测。也就是随机森林中的”投票法“原则。2、KNN算法的三要素 ①K值的选择
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2024-04-09 13:08:47
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一、KNN算法简介： 用一句通俗易懂的话来形容KNN算法，便是：“近朱者赤，近墨者黑”。为什么这么说呢？看看它的的算法原理吧。 算法原理：计算测试样本与每个训练样本的距离（距离计算方法见下文），取前k个距离最小的训练样本，最后选择这k个样本中出现最多的分类，作为测试样本的分类。如图所示，绿色的为测试样本，当k取3时，该样本就属于红色类；当k取5时，就属于蓝色类了。所以k值的选择很大程度影响着该算法
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2024-03-19 17:00:40
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目录一、什么是K-近邻算法：1.K-近邻算法（KNN）概念：2.KNN定义：3.KNN距离公式：二、电影分析案例分析：三、K-近邻算法API初步使用：1.机器学习流程复习：2.Sclikit-learn工具介绍：3.Scikit-learn包含的内容：4.K-近邻算法API：四、距离度量：1.欧式距离(Euclidean Distance)：2.曼哈顿距离(Manhattan Distance)：
若数据是连续型且各维度量纲一致、相关性低，优先考虑欧氏距离；若数据维度量纲差异大但相关性低，可使用标准化欧氏距离；若数据维度量纲差异大或存在网格状分布，可尝试曼哈顿距离；若关注样本方向相似性而非数值大小，余弦距离是更好的选择；若需关注最大维度差异，切比雪夫距离更为合适；若处理离散型（尤其是二进制）数据，汉明距离更适配；若数据维度存在相关性且样本量较大，马氏距离更合理；闵可夫斯基距离则可通过调整参数 p 来模拟其他距离，适合需要灵活调整的场景。
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
KNN算法k-近邻算法（kNN)， 它的⼯作原理是：存在⼀个样本数据集合， 也称作训练样本集， 并且样本集中每个数据都存 在标签， 即我们知道样本集中每⼀数据与所属分类的对应关系。 输⼊没有标签的新数据后， 将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进⾏⽐较， 然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻） 的分类标签。 ⼀般 来说， 我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据， 这就是k-近邻算法中
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2024-06-14 22:17:59
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一、概述1.思路k-近邻算法（KNN）采用测量不同特征值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，其中K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定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。2.原理数据集：存在一个样本数据集合，也称作训
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2024-03-29 10:22:14
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近朱者赤，近墨者黑”可以说是 KNN 的工作原理。 整个计算过程分为三步：计算待分类物体与其他物体之间的距离；统计距离最近的 K 个邻居；对于 K 个最近的邻居，它们属于哪个分类最多，待分类物体就属于哪一类。在 KNN 算法中，还有一个重要的计算就是关于距离的度量。两个样本点之间的距离代表了这两个样本之间的相似度。距离越大，差异性越大；距离越小，相似度越大。 关于距离的计算方式有下面五种方式：欧氏
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2024-07-11 13:45:39
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k近邻：两个样本足够相似的话就有更高的概率属于同一个类别，看和它最相似的k个样本中那个类别最多 对KNN来说训练集就是模型 寻找超参数：领域知识、经验数值、实验搜索距离 p=1，2，3…KNN中距离的应用由此引入距离权重，权重为距离的倒数，这也是一种超参数weights=‘uniform’ ‘distance’ 
