KNN算法解析根据《机器学习实战》P191.重新自己实现K邻近算法 并 2.生成随机数据测试 算法步骤 1. 数据形状：为方便理解，设该数据集样本有50个数据，label50个(代表各个数据样本所属的类别)，50个特征。Dataset shape：input_data.shape = (50, 50)label.shape=(50, 1)设有1个新的数据，要使用 KNN算法 以及以上 50个数据集
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2024-03-27 15:55:12
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本人不是专业的python使用者，所以就不按照KNN的算法写推到代码了，直接运用机器学历里面运用得比较多，而且比较简单的sklearn包scikit-learn（简称sklearn）是目前最受欢迎，也是功能最强大的一个用于机器学习的Python库件。它广泛地支持各种分类、聚类以及回归分析方法比如支持向量机、随机森林、DBSCAN等等，由于其强大的功能、优异的拓展性以及易用性，目前受到了很多数据科学
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2023-10-13 21:29:27
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# KNN算法Python包实现教程
## 简介
K近邻（K Nearest Neighbors）算法是一种常见的分类和回归算法，它通过计算样本之间的距离来确定新样本的类别。在这篇文章中，我将教会你如何使用Python包来实现KNN算法。
## 整体流程
下面是实现KNN算法的整体流程，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处
原创
2024-01-20 06:37:32
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KNN（K-Nearest Neighbor） K 近邻算法，K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算法用于监督学习分类模型，预测结果是离散的机器学习算法。 KNN算法原理： 1、计算每个测试数据与每个训练数据的距离（相识度）； 2、按照距离升序，对训练集数据进行排序； 3、获取距离最近的k个邻居，获取这k个邻居中的众数（取其中
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2023-05-27 14:41:59
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在几位志同道合的小伙伴的带领下，开始了机器学习的路程，然而一切并不是想象的那么简单，因此本文记录了自己的学习路程，希望还能坚持做好这件事。 KNN算法是机器学习中属于比较简单的算法，容易理解和阅读。1.KNN的应用 客户流失预测、欺诈侦测等（更适合于稀有事件的分类问题）2.优缺点 - 优点：这是一个简单有效的算法，易于理解，易于实现； - 缺点：必须保存全部数据集，如果训练集过大，消耗大量
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2024-04-23 14:57:30
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一、KNN算法概述KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢，接下来我们就来介绍介绍吧。二、KNN算法介绍KNN的全称是K Nearest Neighbors,意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看出一些K
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2024-04-07 15:47:16
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好的，我们直接进入主题。首先，我们来笼统的讲讲机器学习的步骤（这里是我自己查阅资料总结，若有不妥，还望指出）-收集数据-输入大数据-提取特征-机器学习算法训练模型-测试调整算法-得出最优模型关于这些步骤，在后面的实例里我都会和大家具体的讲解。接下来，我会用KNN的理论和一些KNN代码编程来让大家大致理解KNN算法（这里的代码编程不是实战，只是为了方便大家理解的一个例子）K-近邻算法，又叫KNN算法
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2023-09-20 07:37:51
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文章目录理解近邻分类第一步收集数据第二步探索和准备数据第三步基于数据训练模型第四步评估模型的性能第五步提高模型的性能理解近邻分类你知道蛋白质、蔬菜和水果是怎么分类的吗？生活中我们发现既不脆也不甜的是蛋白质，脆而不甜的是蔬菜，而水果往往是甜的，有可能脆也有可能不脆。基于以上生活经验（人以群分，物以类聚），那么你知道西红柿是水果还是蔬菜呢？首先我们来看下面一组数据。食物 甜度 脆度
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2024-10-18 08:44:33
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一、KNN简介KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，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。该方法的思路非常简单直观：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。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
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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KNN是什么？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。KNN是有监督学习KNN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实现步骤？1.数据预处理 2.采用合适的数据结构储存训练集和测试集 3.设定参数，如K 4.维护一个大小为k的的按距离由大
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2024-04-25 17:40:20
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目录KNN算法的思想算法的缺点欧氏距离KNN代码实现 KNN算法的思想为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照选择参数k计算未知实例与所有已知实例的距离选择最近k个已知实例根据少数服从多数的投票法则，让未知实例归类为k个最邻近样本中最多数的类别算法的缺点算法复杂度较高（需要比较所有已知实例与要分类的实例）当其样本分布不平衡时，比如其中一类样本过大（实例数量过多）占主导的时候，
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2024-06-25 14:39:19
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本文参考：常用数据挖掘算法总结及 Python 实现，机器学习实战，以及网友算法思路： 存在一个样本数据集，也称作训练样本集，并且样本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的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的数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本集中前k个最相似的数据，这就是k-
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2024-06-10 10:30:13
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KNN算法：近朱者赤近墨者黑一个例子：KNN原理又一个例子：使用KNN预测鸢尾花类型1、数据加载2、加载训练数据与测试数据3、使用sklearn的KNN进行预测4、检查一下预测的正确率 一个例子：KNN原理设想一个场景在一个小镇上有两个小区，一个是高档小区，另一个是贫民区，两个小区中间有一条河流。某一天，这个小镇上新来了一户人家，在不接触这家人的情况下，你怎么判断新来的这家是不是富人呢？俗话说“
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2024-03-31 22:04:10
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本篇博客是对KNN关键知识点的总结，包括以下几个方面：1.KNN原理介绍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
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2024-02-17 12:24:10
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目录前言一、KNN算法介绍二、KNN算法原理1.原理2.欧氏距离3.曼哈顿距离三、KNN算法实例1.代码2.结果总结前言记录学习KNN算法一、KNN算法介绍KNN（K-Nearest Neighbor，k近邻）算法是一种基本的分类与回归方法，它的基本思想是：在特征空间中，如果一个样本的k个最近邻居大多数属于某一类别，则该样本也属于这一类别。在KNN算法中，首先需要度量样本之间的距离，通常采用欧氏距
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2024-07-25 14:59:26
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**2021年6月23日** 今天的目标是学习： 1.序列-索引、切片 2.序列-加法、乘法 3.序列-常用的内置函数序列：索引，切片KNN算法（K-Nearest Neighbors Algorithm）： 什么是KNN算法呢？ 首先从分类上看，KNN算法属于监督型机器学习的算法，从功能上看，KNN算法常用于分类。 其优点有： 准确度高、对异常值不敏感、对数据无需假设（不理解），训练速度快。 其
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2023-06-16 14:27:38
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1.定义模块：用来从逻辑上组织python代码（变量，函数，类，逻辑）实现一个功能。本质上就是.py结尾的Python文件。比方说：文件名：test.py ，对应的模块名为：test 包：用来从逻辑上组织模块的，本质上就是一个目录（必须带有一个叫__init__.py的文件）2.导入方法方法1：导入一个模块：import module_name导入多个模块：import m
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2024-06-09 09:12:32
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1.KNN算法概述用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居）， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。2.KNN算法原理 如果K=3，绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色小三角形和1个蓝色小正方形，少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这个待分类点属于红色的三角形一类。 如果K
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2024-03-20 16:43:02
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前言经典的knn了解一下。1.算法思路1.1算法基本思想knn的基本思想:需要确定一个样本A的类别，可以计算出它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本距离最小的k个样本，对这k个样本的类别进行统计，样本数最多的那个类别就是我们A的类别了。1.2预测算法流程knn没有需要求解的参数，没有训练过程，参数k由人工指定。对于分类问题，给定n个训练样本(xi,yi)，xi为特征向量，yi为标签值。设定合适的
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2024-03-27 00:47:16
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