本文介绍机器学习中入门的KNN（K-Nearest Neighbors ）分类算法。
参考：https://scikit-learn.org.cn/view/695.htmlhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/38430467https://zhuanlan.zhihu.com/p/53084915https://zhuanlan.zhihu.com/p/23191325一：
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2023-11-30 19:46:48
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从今天开始给大家写机器学习算法，这个东西并不是大多数人想象的那么高深，也不是说编程的人，搞计算机的人才能学习使用，医学领域、社会科学领域的研究越来越多运用机器学习的，在我的理解中每个人都应该掌握基本的机器学习思想和基本的编程能力。这个系列的第一篇文章从简单的分类算法KNN开始：这个算法真的非常的简单，简单到初中生都可以掌握，所以大家一定要有信心：kNN is arguably the simple
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2024-04-03 12:27:18
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KNN算法是一种常见的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。KNN算法的核心思想是通过计算样本之间的距离来确定新样本的类别或数值。在本文中，我们将详细介绍KNN算法的原理、应用和优缺点。一、KNN算法的原理KNN算法的全称是K-Nearest Neighbor算法，它的基本思想是通过计算新样本与训练集中所有样本的距离，找到距离最近的K个样本，然后根据这K个样本的类别或数值来确定新样本的类别或数值
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2023-11-23 16:24:34
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KNN实例junjun2016年2月10日 实例一、K近邻算法R语言实践，使用class包中的三个函数knn()、knn1()、knn.cv()分别做K近邻分类，并比较结果#1、加载数据
data("iris")
#2、创建训练集和测试集数据
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一、 KNN算法的字面解释所谓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kN
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2024-04-08 12:52:51
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模型评估与改进一、交叉验证k折交叉验证：将数据分成k部分，每部分叫做折。在训练时，一个折作为测试集，其余折作为训练集。优点对数据的使用更加高效可以提供模型对训练集选择的敏感性信息每个样例刚好在测试集中出现一次缺点增加了计算成本速度慢（比单次划分大约慢k倍）分层k折交叉验证划分数据，使得每个折中类别之间的比例与整个数据集中的比例相同分层k折交叉验证比k折交叉验证有更好的泛化性能留一法交叉验证每个折只
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2024-09-03 17:25:11
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r语言knn算法实例
在数据科学领域，k-最近邻（KNN）分类算法是一个非常受欢迎的方法。本文将详细介绍如何在R语言中实现KNN算法，包括设置环境、逐步操作、配置详情、验证测试、排错方法与扩展应用等几个部分。
### 环境准备
首先，让我们看看在尝试使用KNN算法之前，所需的基本软硬件环境。
| 组件 | 版本 |
|--------
KNN算法原理KNN概念KNN：K-Nearest Neighbour，分类算法中最简单的算法之一，其核心思想是如果离某一个样本最近的k个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。KNN不但可以预测分类，含可以做回归分析（预测具体的值）。有已知N个分类结果的样本点，对新纪录 r 使用KNN将其分类的步骤：step1：确定 k 值，确定计算距离的公式，比如欧式
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2024-05-10 17:02:20
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KNN是有监督的学习算法，其特点有：
1、精度高，对异常值不敏感
2、只能处理数值型属性
3、计算复杂度高（如已知分类的样本数为n，那么对每个未知分类点要计算n个距离）
KNN算法步骤：
需对所有样本点（已知分类+未知分类）进行归一化处理。
然后，对未知分类的数据集中的每个样本点依次执行以下操作：
1、计算已知类别数
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2024-06-10 18:04:37
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kNN方法R实现 参考资料：1、基于肖凯大牛的博客2、R IN A NUTSHELL3、DATA MINING WITH R############################ 翻译开始 ############################《R IN A NUTSHELL》 与回归类似，线性方法对于分类计算时存在一些问题。下面介绍几个ML的分类
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2023-11-12 15:12:31
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K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。为何要找邻居？打个比方来说，假设你来到一个陌生的村庄，现在你要找到与你有着相似特征的人群融入他们，所谓入伙。 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
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2023-10-16 22:55:49
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一个简单的例子！环境：CentOS6.5Hadoop集群、Hive、R、RHive，具体安装及调试方法见博客内文档。 KNN算法步骤：需对所有样本点（已知分类+未知分类）进行归一化处理。然后，对未知分类的数据集中的每个样本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（未知分类）的距离。2、按照距离递增排序3、选取与当前距离最小的k个点4、确定前k个点所在类别的出现频率5、返回
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2023-09-30 23:24:21
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算法要点：knn（k-nearst neighbor）1：k：=最近邻点数，D：=training set of data2：for (待测点z)3：计算z和每个样例（x，y）的距离4：选择离z最近的k个训练样例的集合5：统计第4步得到的点哪一类多，则z就属于哪一类6：end for数据：libraryI(ISLR)names(Smarket )#R自带数据knn代码：attach(Sm
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2023-06-13 19:53:38
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## R语言实训实例入门指南
作为一名刚入行的小白，学习如何使用R语言进行数据分析实训可能会让你感到无从下手。本文将为你详细介绍实现R语言实训实例的流程，并逐步教你如何进行实践。我们将通过一个简单的数据分析项目来演示整个过程，包括数据导入、处理、分析和可视化。
### 整体流程
以下是进行R语言实训实例的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-
原创
2024-09-20 12:57:38
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最近研究KNN，找到了一些优秀的源码，贴出来，做个笔记吧。 1 #include<stdio.h> 2 #include<stdlib.h> 3 #include<math.h> 4 #include<time.h> 5 6 typedef struct{//数据维度 7 double x; 8 d
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2018-06-08 17:39:00
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最大期望算法(EM)K均值算法非常简单，相信读者都可以轻松地理解它。但下面将要介绍的EM算法就要困难许多了，它与极大似然估计密切相关。1 算法原理不妨从一个例子开始我们的讨论，假设现在有100个人的身高数据，而且这100条数据是随机抽取的。一个常识性的看法是，男性身高满足一定的分布(例如正态分布)，女性身高也满足一定的分布，但这两个分布的参数不同。我们现在不仅不知道男女身高分布的参数，甚至不知道这
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2023-08-21 14:25:16
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nnet3/nnet-common.h 定义了Index，(n, t, x)三元组，表示第n个batch中第t帧。 并声明了关于Index或Cindex的一些读写操作。 nnet3/nnet-nnet.h 声明了NetworkNode（主要包含其类型以及索引信息） 声明了Nnet（nnet3网络类） private: //网络中的组件名列表
std::vector<
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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KNN(K-Nearest-Neighbour) Classifiers, 即K-近邻算法，是一种懒惰机器学习算法(lazy learning)。简而言之，它在拿到训练集数据时并不急着去建模，而是在拿到测试集数据后，再到训练集数据中去寻找该测试样本最近的“邻居”，即距离最近的K个训练样本，依照训练样本数据的所属类别，加权或不加权地得出测试数据的类别。那么应该选择多少个邻居呢，即K取值是多还是少好呢
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2023-10-15 09:04:55
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前言R语言程序包是R语言的灵魂，是R语言的核心，每一个R语言用户都会使用到R包。2006年3月15日，第一个R包(coxrobust)加入CRAN，截止2020年5月17日，已经有超过15000个R包，这些R包涵盖了各个领域，解决了各种各样的问题。R包的易用性是R广受欢迎的重要原因，R包开发简单、易学，使得各行各业的从业者，即使是非计算机人员，都可以加入到R的编程中来，带来了R繁荣的景象。既然这么
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2023-10-19 21:45:56
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