R语言中的 `knn` 函数在处理分类问题时，偶尔会出现随机性，尤其是在样本划分和最近邻选择上，这可能影响模型的结果稳定性。因此，如何解决和控制这种随机性成为了一个值得探讨的话题。
### 版本对比
在 R 语言中，`knn` 函数不同版本间的特性差异引发了对随机性的讨论。以下是 `knn` 函数的演进。
```mermaid
timeline
title knn 函数版本演进史
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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游程检验和随机性检验1 游程检验的含义2 应用1：两总体分布一致性检验2.1 定义及解决的问题2.2 原理2.2.1 Step1：提出假设2.2.2 Step2：计算检验统计量2.2.3 Step3：决策2.3 Python实现3 应用2：样本随机性检验（单总体）3.1 定义及解决的问题3.2 原理3.2.1 Step1：提出假设3.2.2 Step2：计算检验统计量3.2.3 Step3:决策
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2024-04-20 21:47:28
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模型优势（1）灰色模型在极小样本量情况下进行质量数据预测具有独特的优势，预测效果也相对较好； （2）基于Bootstrap理论的统计推断方法通过重复抽样，能对未知分布的随机变量的分布参数进行较为精确的区间估计，为构建质量控制图提供依据。案例分析某航空产品制造厂生产的一批框段根据技术指标及安装位置的差异性，其半径、形状、连接方式各不相同，共有20种，且每一种产品批生产数量都不超过30件，其生产方式可
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2024-09-08 22:36:33
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# 零模型分析的确定性与随机性：R语言实战指南
在数据分析领域，零模型分析是一种用于理解数据结构和显著性的方法。在R语言中，进行零模型分析以识别确定性和随机性通常遵循一个系统的流程。本文将向刚入行的小白们详细讲解如何实现这个过程。
## 流程概述
下面是零模型分析过程的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
原创
2024-10-23 06:19:35
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本节书摘来自异步社区《SPSS 统计分析从入门到精通（第2版）》一书中的第6章，第6.4节，作者 杜强 , 贾丽艳 , 严先锋，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看6.4 游程检验SPSS 统计分析从入门到精通（第2版）有时我们除了关心分布的形状外，还希望知道样本的随机性。因为如果样本不是从总体中随机抽取的，那么所做的任何推断都可能变得毫无价值。在某些特殊的情况下，样本随机性的重要程
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2024-07-02 21:48:00
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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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作者：xiaoyu圣人曾说过：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。再好的模型，如果没有好的数据和特征质量，那训练出来的效果也不会有所提高。数据质量对于数据分析而言是至关重要的，有时候它的意义会在某种程度上会胜过模型算法。本篇开始分享如何使用Python进行数据分析，主要侧重介绍一些分析的方法和技巧，而对于pandas和numpy等Pyhon计算包的使用会在问题中提及，
无序性 无序性不等于随机性 存储的数据在底层数组中并非按照数组索引顺序添加，而是根据数据的哈希值排序。 不可重复性 保证添加的元素按照equals()判断时不能返回true，相同的元素只能添加一个 ...
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2021-07-17 21:21:00
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说明： 1.这是我在学习过程中的笔记，可能会有错误，欢迎各位读者指出错误（不要因为我是娇花而怜惜我(╹▽╹)） 2.提醒自己要填的坑： torch.set_default_tensor_type() torch.strided CUDA pinned memory CUDA in multiprocessing torch.nn.Parameter torch.nn.Bat
## R语言中的平稳性判断与随机性检验
在时间序列分析中，判断数据的平稳性和随机性是至关重要的。这篇文章将指导你如何在R语言中实现对数据进行平稳性判断和纯随机性检验的过程。
### 流程概述
以下是实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------
K近邻算法（KNN)是指一个样本如果在特征空间中的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。即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法适合分类，也适合回归。KNN算法广泛应用在推荐系统、语义搜索、异常检测。 KNN算法分类原理图：图中绿色的圆点是归属在红色三角还是蓝色方块一类？如果K=5（离绿色圆点最近的5个邻居，虚线圈内）
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2024-03-29 09:59:05
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随机活动分析随机活动是一种全局系统，全局系统都采取了单例模式。活动类型每一个活动都有一个活动类型，它们统一定义在activitydef.h文件中。随机活动定义在枚举RAND_ACTIVITY_TYPE中。在设计一个活动之前，首先需要定义一个活动类型。随机活动类都有一个基类RandActivity，它们被统一管理到RandActivityManager的容器当中。基类提供了一些虚函数，它们大多是一些
class包：提供Knn()函数
kknn包：提供kknn()函数及miete数据集（房租信息）
kknn函数：实现有权重的K最近邻
knn函数：实现K最近邻算法
klaR包：提供NavieBayes()函数
lda函数：线性判别
MASS包：提供lda()和qda()函数
NavieBayes()函数：实现朴素贝叶斯算法
#####################判别分析########
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2023-12-13 09:29:52
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例：exp(x): R语言中exp函数用于返回e的x次方的值。001、exp(4)
2.718281828459**4
exp(0)
2.718281828459**0
exp(-5)
2.718281828459**-5
dat <- c(-7, 0, 7)
exp(dat)
2.718281828459**-7
2.718281828459**0
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2023-05-24 14:50:50
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from numpy.random import seedseed(1)from tensorflow import set_random_seedset_random_seed(2)
原创
2022-01-17 16:35:01
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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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物理引擎（包括碰撞）的计算具有随机性
原因：
一、每一帧的时间并不是严格相等
二、浮点数计算不是完全准确（两个浮点数运算，结果不可重复）
影响
在左边窗口（服务器端）打几发子弹把其中3个立方体的位置打偏，如图所示：由于碰撞有随机性，所以左右窗口的立方体位置是完全不一样的。
结论：两个客户端无法通过物理运算来保持一致。
解决方法：
让立方体进行运动同步
如果是蓝图则是“Re
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2018-10-31 10:22:00
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R语言自动化报告格式——knitr[1]一、背景21、文学化编程也是编程22、Markdown 是什么，如何写 Markdown[]3二、创建knitr文档4三、相关代码——文本输出[]5[1] knitr官网 /knitr/在官网中有谢益辉自己录制的一段英文的讲解视频R语言自动化报告格式——knitr一、背景在 R的世界里 ，凡是提到自动化报告 ，很多人就会想到Sweave ，它已经诞生十几年了
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2023-08-09 20:44:43
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如果想消除随机性的感觉，不仅需要具备极佳的推理能力，还要有推测其他对手目的的判断力，掌握对手的游戏策略、方式、情绪和其他做出决策决定的原因。
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2014-08-08 13:00:00
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