一、knn算法步骤：a:有一堆已知结果的数据样本(训练集)；b:输入测试数据集T;C:计算T与训练集的每一个数据之间的距离；d:根据上述计算出的距离进行排序（升序/降序）；e:计算前k个点所在类别的出现频率；f:返回前k个点出现频率最高的类别作为T的预测分类；在其基础上需要测试测试集的错误率、准确率，以用来判断我们学习器的效果。对于学习其的效果判断可以采用PR、ROC来进行判断。表1
一、算法简介k近邻法（k-nearest neighbor,k-NN）是一种基本的分类方法，输入的是实例的特征向量，对应于特征空间的点，输出结果为实例的类别，可以取多类。对于训练集来说，每个实例的类别已定，当分类时，对于新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式来进行预测。k近邻法分类过程不具有显式的学习过程，其实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，从而作为后面分类的模
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2024-08-08 11:24:49
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利用Java实现的K-means聚类：k-means cluster关键词：从K近邻到最近邻，监督学习，数据带lable，效率优化（从线性搜索到kd树搜索），缺点是需要存储所有数据，空间复杂度大。可以利用kd数来优化k-means算法。 学习了kNN和K-means算法后，仔细分析比较了他们之间的异同以及应用场景总结成此文供读者参阅。 首先，kNN是分类算法，其主要任务是将实例数据划分到合适的分类
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2024-08-11 20:24:15
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k近邻原理及其python实现k-NN(k-nearest neighbor)，从英语翻译过来就是k个最接近的邻居；我们现在只要有k和最接近这两个概念就行了。接下来笔者将详细介绍其原理，并用python实现k-NN。kNN原理k近邻法由Cover和Hart P在1967年提出的一种分类和回归的方法[1]。 其原理为：给定一组带标签的数据，为了确定不带标签数据的类别（标签），我们从带标签数据中选取k
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2023-09-08 23:27:08
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下面我会介绍 在sklearn 的knn-api函数 ，然后 k近邻的算法步骤 ，使用 k近邻的思想过程 ，然后举几个使用k近邻算法的例子API 使用class sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=’uniform’, a
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2023-12-28 15:14:17
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目录一、简介二、举例理解三、算法步骤 四、其他说明1、关于距离的计算2、超参数3、关于K值的选择4、取K值的方法5、关于决策依据6、优缺点五、代码一、简介邻近算法（KNN）是数据挖掘分类技术最简单的方法之一，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个临近值来代表。如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中大多数属于某一个类别，则该样本也属于
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2024-01-15 07:01:14
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# 使用K近邻算法填充缺失值的Python示例
在数据分析和机器学习的过程中，缺失值是一个常见且重要的问题。有效的处理缺失值可以提升模型的性能和可靠性。K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种简单且直观的填充方法，通过利用样本之间的相似性来估算缺失值。本文将介绍如何使用Python中的K近邻算法来填充缺失值，并配以代码示例。
## K近邻算法简介
K近邻算法是一种
原创
2024-09-20 08:04:13
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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算法流程准备数据，对数据进行预处理选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组设定参数，如k 4.维护一个大小为k的的按距离由大到小的优先级队列，用于存储最近邻训练元组。随机从训练元组中选取k个元组作为初始的最近邻元组，分别计算测试元组到这k个元组的距离
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2024-10-26 14:05:49
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目录1 算法简介2 算法计算步骤3 代码实现补充知识点：K近邻算法回归模型4 案例：手写数字识别模型4.1 手写数字识别原理4.1.1 图像二值化4.1.3 距离计算4.2 代码实现5 图像识别原理简介5.1 图片大小调整及显示5.2 图像灰度处理5.3 图片二值化处理5.4 将二维数组转
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2023-11-13 08:36:27
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K-Nearest Neighbor商业哲学家 Jim Rohn 说过一句话，“你，就是你最常接触的五个人的平均。”那么，在分析一个人时，我们不妨观察和他最亲密的几个人。同理的，在判定一个未知事物时，可以观察离它最近的几个样本，这就是 kNN（k最近邻）的方法[1]。 下面引自维基百科上的一幅图，这也是我们在学习KNN时最常见的一幅图。
在上图中显示，一共存在两种标签不同的数据，我
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2023-11-27 12:16:06
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SAS中没有专门的处理缺失值的过程步，但是在标准化变量的过程步中可以实现缺失值的填补。其基本过程如下：PROC STDIZE DATA=dataset REPONLY METHOD= OUT=outdata ;
VAR variables ;
RUN;其中proc stdize 是调用标准化过程步，data=表示需要进行缺失值填补的数据库，reponly的意思是只取代缺失值（replace mis
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2024-06-13 19:55:21
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2019-07-22 17:26:00
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2019-07-24 17:03:00
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K-近邻算法(k-Nearest Neighbor，简称kNN)采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，是一种常用的监督学习方法，其工作机制很简单：给定测试样本，基于某种距离量度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”的信息进行预测。kNN算法属于懒惰学习，此类学习技术在训练阶段仅仅是把样本保存起来，训练时间靠小为零，在收到测试样本后在进行处理，所以可知kNN算法的缺点是计
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2024-09-12 20:54:01
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处理缺失数据的高级方法 缺失数据的传统方法和现代方法，主要使用VIM和mice包。使用VIM包提供的哺乳动物睡眠数据（sleep，注意不要将其与基础安装中描述药效的sleep数据集混淆）。数据来源于Allison和Chichetti（1976）的研究，他们研究了62种哺乳动物的睡眠、生态学变量和体质 ...
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2021-08-17 16:54:00
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k近邻算法概念：是常见的用于监督学习的算法。
k近邻算法的原理：给定测试样本，基于某种距离找到训练集中与其最近的 K 个训练样本，然后基于这 K 个邻居的信息来预测。K值的选择：
①如果选择较小的K值，就相当于用较小的领域中的训练实例进行预测，“学习”近似误差会减小，只有与输入实例较近或相似的训练实例才会对预测结果起作用，与此同时带来的问题是“学习”的估计误差会增大，换句话说，K值的减小就意味着整
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2023-07-05 22:25:27
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1 import pandas as pd
2 import numpy as np
3
4 # 加载数据
5 data = pd.read_excel("../day07/qs.xlsx")
6 # print("data: \n", data)
7 print("data的列索引: \n", data.columns)
8 print("data的数据类型: \n
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2023-11-28 12:16:53
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KNN （KNN.py）K 近邻法( k-nearest neighbor, K-NN) 是一种基本的分类与回归方法，本文只探讨分类问题。K 近邻法的定义为： 与之最近邻的 K 个实例，多数属于某一个类，则就判为这个类。 当 k =1 时，就是最近邻算法。 三个基本要素： K值选择 + 距离度量 + 分类决策 当训练集，距离度量，k 值及分类决策规则确定后，其结果唯一。K 值选择k 值对 K 近邻
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2023-10-11 12:17:06
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python_缺失值处理Data Cleaning and Preparation# pandas使⽤浮点值# NaN（Not a Number）表示缺失数据
原创
2022-07-18 15:01:45
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数据库中的三值逻辑 在SQL中，逻辑值与其他编程语言不同，其他编程语言往往只有true和false，而在SQL中，还多了一个值UNKNOWN，当与NULL进行比较时会出现这种值，如(1==NULL)结果为UNKNOWN。下面看看维基百科的详细说明。数据库查询语言SQL实现三值逻辑作为处理NULL字段内容的一种方式。SQL使用NULL来表示在数据库中缺失数据。如果一个字段不包含定义的值，
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2023-12-15 21:11:32
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