注意：这里是JAVA自学与了解的同步笔记与记录，如有问题欢迎指正说明目录一、关于邻接表二、邻接表相比邻接矩阵的效率分析三、代码实现四、代码重构与数据测试 总结一、关于邻接表 虽然说邻接矩阵可以表示图结构，但是终归来说具有一些不便。在定义里存在一种名为稀疏图(sparse graph) 的图结构，
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2023-10-26 21:24:58
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“KNN（K最邻近）算法”——数据分析、数据挖掘 KNN（k-Nearest Neighbor algorithm ）分类算法是最简单的机器学习算法之一，采用向量空间模型来分类，概念为相同类别的案例，彼此的相似度高，而可以借由计算与已知类别案例之相似度，来评估未知类别案例可能的分类。KNN根据某些样本实例与其他实例之间的相似性进行分类。特征相似的实例互相靠近，特征不相似的实例互相远离。因而，可
1， 最邻近算法。
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2021-08-18 11:46:09
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1. KNN (k-Nearest Neighbor)k近邻算法是一种基本分类与回归方法。k近邻法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别一定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方法进行预测。因此k近邻算法不具有显式的学习过程。k近邻实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的模型。 k近邻的三个基本要素是：k值的选择，距离的度量以及分类决策规则。
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2023-08-30 21:24:08
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K-近邻算法1、K-近邻算法1.1算法原理1.2算法特点1.3建立模型三要素2、kd树2.1 构造平衡kd树的算法2.2 kd树的最近邻搜索算法3、python实现 1、K-近邻算法K-近邻算法主要用于处理分类问题，采用测量不同特征之间的距离进行分类。1.1算法原理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个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签
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2023-11-24 16:44:05
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用K-邻近算法进行分类 例如：电影分类里动作片和爱情片的分类。动作片里可能有爱情镜头，爱情片里可能有动作镜头，但是爱情片中的亲吻镜头更多，动作片中 的打斗场景也更频繁，基于此类场景在某部电影中出现的次数可以用来进行电影分类。 1、 基于电影中出现的亲吻、打斗出现的次数，使用K-近邻算法构造程序，自动
原创
2022-12-08 14:57:39
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K-邻近分类方法通过计算待分类目标和训练样例之间的距离，选取与待分类目标距离最近的K个训练样例，根据K个选取样例中占多数的类别来确定待分类样例。距离类型有很多，大致有欧式距离，曼哈顿距离，切比雪夫距离，闽科夫斯基距离，标准化欧式距离，马氏距离，夹角余弦，汉明距离，相关系数，信息熵等。 KNN算法的具体步骤：1、计算待分类目标与每个训练样例之间的距离
原创
2017-02-05 18:01:20
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KNN—K邻近算法
原创
2021-08-19 12:53:04
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多值字段(Multivalue Fields) 在多值字段上使用短语匹配会产生古怪的行为： PUT /my_index/groups/1 { "names": [ "John Abraham", "Lincoln Smith"] } 执行一个针对Abraham Lincoln的短语查询： GET /
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2017-04-21 14:51:00
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K-近邻算法优点：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。适用范围：数值型和离散型（标称型）。工作原理： 存在一个样本数据集合，也称训练样本集，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
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2024-01-02 19:09:59
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1.k-邻近算法介绍k邻近算法是一种基本思想就是：给定带有标
原创
2021-11-30 09:52:41
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作者 | 奶糖猫算法简介手写数字识别是KNN算法一个特别经典的实例，其数据源获取方式有两种，一种是来自MNIST数据集，另一种是从UCI欧文大学机器学习存储库中下载，本文基于后者讲解该例。基本思想就是利用KNN算法推断出如下图一个32x32的二进制矩阵代表的数字是处于0-9之间哪一个数字。数据集包括两部分，一部分是训练数据集，共有1934个数据；另一部分是测试数据集，共有946个数据。所
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2024-05-24 09:29:09
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K最邻近分类算法简介邻近算法，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。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。算法思想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
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2023-12-07 06:42:04
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加权kNN 上篇文章中提到为每个点的距离增加一个权重，使得距离近的点可以得到更大的权重，在此描述如何加权。反函数 该方法最简单的形式是返回距离的倒数，比如距离d，权重1/d。有时候，完全一样或非常接近的商品权重会很大甚至无穷大。基于这样的原
原创
2022-04-08 10:09:12
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# K邻近算法Python实际应用
K邻近算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种简单而有效的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它的原理基于“相似的事物倾向于聚在一起”这一概念。本文将深入探讨KNN的基本原理、应用场景，并附上Python代码示例，帮助您掌握这一算法的实际应用。
## K邻近算法原理
KNN算法的核心思想是通过计算待分类样本与已知样本之间的距离，找
加权kNN 上篇文章中提到为每个点的距离增加一个权重，使得距离近的点可以得到更大的权重，在此描述如何加权。反函数 该方法最简单的形式是返回距离的倒数，比如距离d，权重1/d。有时候，完全一样或非常接近的商品权重会很大甚至无穷大。基于这样的原因，在距离求倒数时，在距离上加一个常量： weight = 1 / (distance + const) 这种方
原创
2021-06-07 23:22:00
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目录一、工具介绍1、工具界面2、计算结果示例3、计算原理二、数据准备三、计算步骤1、生成渔网2、工具计算3、计算结果4、计算结果（马赛克） 一、工具介绍利用C#语言，基于ArcGIS二次开发实现了建筑物邻近度计算工具，计算工具安装和使用简单，作为插件在ArcMap软件里运行，支持ArcGIS10.2及以上版本ArcMap。1、工具界面2、计算结果示例3、计算原理建筑的布局也是直接影响通风的关键因
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2024-03-03 16:21:59
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文章目录1、什么K邻近算法2、使用鸢尾数据集样例1、什么K邻近算法K邻近算法的原理是寻找与待预测实例的各个特征最为相近的K个数
原创
2023-01-04 18:02:30
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在数据分析中，缺失值处理是至关重要的环节。尤其是在处理大数据集时，缺失数据可能会影响模型的准确性与可用性。为了解决这个问题，K邻近算法（KNN）是一种常见的方法，能够有效地填补缺失值。接下来，我将详细记录使用 Python K邻近算法替换缺失值的整个过程，涵盖技术原理、架构解析、源码分析、应用场景以及扩展讨论。
在进行任何数据处理之前，了解问题的背景至关重要。缺失值的存在可能源于多种因素，比如数
加权kNN上篇文章中提到为每个点的距离增加一个权重，使得距离近的点可以得到更大的权重，在此描述如何加权。反函数该方法最简单的形式是返回距离的倒数，比如距离d，权重1/d。有时候，完全一样或非常接近的商品权重会很大甚至无穷大。基于这样的原因，在距离求倒数时，在距离上加一个常量： weight = 1 / (distance + const) 这种方法的潜在问题是，它为近邻分配很大的权重，稍远一点
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2023-05-31 10:39:16
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