圆方树ref1ref2圆方树是处理带环图的利器，它可以把原图转化成一个树的形态，所以很多树的性质都可以在其上加以利用。圆方树实际上有两种。一种是仙人掌上圆方树，另一种是广义圆方树。蒯图预警：接下来引用的图片全部来自网络，除了csacademy的图，没有一张不是蒯的（不蒯图会死.jpg）。感谢各位被动提供照片的神仙。仙人掌上圆方树首先定义仙人掌：任意一条边只会出现在一个环里面的无向连通图。Like
1.实例 假设有6个二维数据点{（2,3），（5,4），（9,6），（4,7），（8,1），（7,2）}，数据点位于二维空间内（如图2中黑点所示）。k-d树算法就是要确定图2中这些分割空间的分割线（多维空间即为分割平面，一般为超平面）。下面就要通过一步步展示k-d树是如何确定这些分割线的。 k-d树算法可
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2024-04-18 09:44:46
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本文主要讲K近邻算法（KNN），kd树的构造和搜索1.KNN算法KNN是基本的分类算法，采用多数表决的方式预测。算法很简单，下面举个栗子，并运行看看结果以电影为例子，给出一个数据集，再预测一个电影是爱情片还是动作片。下面是数据集即，打斗镜头和接吻镜头是数据的特征维度，电影类别是实例的类别，对应上面算法的y给出一个电影（18,90），打斗镜头18次，接吻镜头90次，现在预测它的类别，吗么根据算法先计
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2024-05-08 22:47:07
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KDTree实现KNN算法在之前的博客中，我们已经学习了KNN算法的原理和代码实现。KNN算法通过计算待分类样本点和已知样本点之间的距离，选取距离最近的K个点，通过多数表决的方式进行分类。但是，当样本数据量很大时，计算所有样本之间的距离会变得非常耗时，因此我们需要一种更高效的方法来解决这个问题。KDTree介绍KDTree是一种常见的数据结构，可以用于高效地查找多维空间中的最近邻点。在KDTree
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2024-04-01 13:56:20
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1. 图像分类以及基本流程1.1 什么是图像分类 所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。虽然看起来挺简单的，但这可是计算机视觉领域的核心问题之一,计算机视觉领域中很多看似不同的问题（比如物体检测和分割），都可以被归结为图像分类问题。1.2 图像分类的挑战 物体分类与检测的难点与挑战在本文中分为３个层次
KNN算法原理本篇博客基于《机器学习实战》实现 算法原理简要概括，重在代码实现k-近邻算法(kNN)的工作原理是：存在一个样本数据集合，称训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即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的数据(距离最近)的分类标签。如图，图中绿点的标签是未知的，但已知它属于
闲着无聊，这次自己动手实现一下简单的KNN分类算法，来实现对图片的分类，夯实一下自己的基础。 首先，KNN算法流程： 1）计算测试数据与各个训练数据之间的距离； 2）按照距离的递增关系进行排序； 3）选取距离最小的点； 4）确定最小点所在的位置； 5）返回最小点位置所在的类别作为测试数据的预测分类数据集：数据集采用Sort_1000pics数据集。数据集包含1000张图片，总共分为10类。分别是人
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2024-03-27 14:31:19
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1.KNN算法KNN算法是最简单，也是最常用的分类算法，是有监督学习中的分类算法。1.1.算法简述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：K的取值肯定是至关重要的。KNN的原理就是当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。听起来有点绕，还是举例说明：图中绿色的点就是我们要预测的那个点，假设K=3。那么
今天开始回头复习基础算法，emmmmm……从kNN开始~~1.kNN简介 k近邻（k-Nearest Neighbor,简称kNN）是一种监督学习算法，其工作机制是：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。 敲黑板： <1> k近邻是监督学习算法； <2> k近
一、kNN算法概述kNN算法是用来分类的，其依据测量不同特征值之间的距离，其核心思想在于用距离目标最近的k个样本数据的分类来代表目标的分类（这k个样本数据和目标数据最为相似）。其精度高，对异常值不敏感，并且无数据输入假定，但是计算复杂度和空间复杂度均高，更多的适用于数值型和标称型数据。kNN算法的工作原理：存在一个训练样本集，并且其中的每个数据都存在标签，因此样本集中的数据与其所属分类的对应关系是
一、KD树基本解释1.1、基础概念为了优化KNN的计算，使用KD树解
原创
2018-08-02 14:34:34
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文章目录前言一、KNN是什么？二、KNN原理三、使用步骤1.引入库以及参数说明2.应用场景（鸢尾花分类）四、KNN的优缺点五、k临近（KNN）与K-means的区别？1、算法原理区别2、算法本质区别3、算法相似点总结 前言 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、KNN是什么？KNN(K-Nearest Neighbor)是最简单的机器学习算法之一，可以用于分类和回归，
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2024-04-02 17:38:43
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# 如何在R语言中自建KNN模型
K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种常用的分类和回归算法，尤其适合新手学习和实践。本文将指导你如何在R语言中实现KNN模型，从数据准备到模型构建及评估，逐步带你完成这一过程。
## 整体流程
下面的表格详细列出了自建KNN模型的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
模型介绍对于有监督的数据挖掘算法而言，数据集中需要包括标签变量（即因变量y的值）。
但在有些场景下并没有给定的y值。对于这类数据的建模，一般称为无监督的数据挖掘算法。
最为典型的当属聚类算法。
Kmeans聚类算法利用距离远近的思想将目标数据聚为指定的K个簇，
进而使样本呈现簇内差异小，簇间差异大的特点。聚类步骤从数据中随机挑选k个样本点作为原始的簇中⼼计算剩余样本与簇中⼼的距离，并把各样本标记为
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2024-04-18 12:41:08
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一.什么是knn算法1.简介 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：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。2.算法分析kNN算法的核心思想是用距离最近的k个样本数据的分类来代表目标数据的分类。其原
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2023-10-08 01:17:28
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机器学习实战学习笔记(2)-KNN算法(1)-KNN的最基本实现k-近邻算法k-近邻算法概述简单地说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。k-近邻算法特点优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围:数值型和标称型。k-近邻算法原理例子现在有一个神秘的水果，现在我们想知道它是橙子还是柚子。通常我们知道，柚子通常比橙子更大、更红。
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2024-08-07 12:45:33
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KNN算法及其优缺点KD树（KNN的plus版平衡二叉树的构建（递归KD树的构建（递归KNN中KD树的查询操作。
原创
2024-04-03 13:04:00
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在计算机科学中，B树（B-tree）是一种树状数据结构，它能够存储数据、对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找、顺序读取、插入和删除的数据结构。B树，概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树。与自平衡二叉查找树不同，B-树为系统最优化大块数据的读和写操作。B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。普遍运用在数据库和文件系统。目录1 概述1.
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2023-12-21 14:15:28
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利用高维的二分查找，建立KD树，减小查找最近点的时间复杂度。
原创
2024-04-03 13:19:24
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够建内核树1.下载内核源代码apt-cachesearch linux-source 其中显示的有:linux-source-2.6.20,没有和我的内核版本完全匹配，不过也没关系，直接下载就可以了：apt-getinstall linux-source-2.6.20 2.下载后，在/usr/src/目录下有压缩包解压tar-jxvf linux-source-2.6.20
原创
2011-05-17 11:11:00
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