概述K近邻（K-nearest neighbor，k-NN）可以是分类和回归方法，是一种有监督方法。通俗的说，k近邻回归的思想是，假如想预测你的收入，那么通过某种距离计算（如考虑行业、学历、年龄等），找k个和你相似的人，他们的收入求均值即作为你的收入预测。根据k个邻居的类别，采用多数表决等方法确定新实例的类别，或根据邻居的值预测新实例的值。k近邻的三个要素：①距离度量，②k（邻居数）的选择，③分类
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2024-09-27 14:10:49
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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。它的工作原理是：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
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2023-10-15 00:04:00
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1. 写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等无监督算法：聚类，降维，关联规则, PageRank等为了详细的理解这些原理，曾经看过西瓜书，统计学习方法，机器学习实战等书，也听过一些机器学习的课程，但总感觉话语里比较深奥，读起来没有耐心
K近邻(K-nearst neighbors, KNN)是一种基本的机器学习算法，所谓，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。比如：判断一个人的人品，只需要观察与他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出，即“近朱者赤，近墨者黑”；KNN算法既可以应用于分类应用中，也可以应用在回归应用中。 KNN在做回归和分类的主要区别在于最后做预测的时候的决策方式不同。KNN在
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2024-03-19 13:52:17
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一、K近邻算法简介：K最近邻(k-Nearest Neighbour，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是: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。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，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上
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2023-12-12 16:03:00
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k近邻算法k近邻法是一种基本分类与回归方法k近邻法输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类（与感知机不同的点之一）。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。算法的基本步骤如下：1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；2）按照距离递增次序排序；3）选取与当前点距离最小的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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2023-07-21 16:00:48
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KNN模型定义： K近邻（K-Nearest Neighber，俗称KNN模型）。 其思想是：对于任意一个新的样本点，我们可以在M个已知类别标签的样本点中选取K个与其距离最接近的点作为她的最近邻近点，然后统计这K个最近邻近点的类别标签，采取多数投票表决的方式，把K个最近邻点中占绝大多数类别的点所对应的类别拿来当作要预测点的类别。 K近邻模型三要素：K值的选择、距离度量方法、分类决策规则。K值
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2023-08-16 23:11:51
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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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因为自己的好奇心，所以做了这一篇关于KNN 算法的笔记。 文章目录一、简介二、KNN算法实现2.1实现步骤2.2代码实现三、相关测试四、小结 一、简介K-近邻算法是一种常用的监督学习的方法，其与K-Means算法有点类似，其原理是：在给定的样本数据中，基于某种距离(欧式距离或马氏距离等等)找出与当前样本数据距离最近的K个样本数据，然后再基于这K个“邻居”的信息来进行预测。这个算法在生活中应用的其实
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2023-07-17 17:15:16
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K近邻算法
原创
2024-03-02 00:58:39
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k近邻算法还可以用于回归，我们还是从单一近邻开始， 这次我们使用wave数据集，我们添加了3个测试数据点，在x轴上用绿色五角星来表示，利用单一邻居的预测结果就是最近邻的目标值。单一邻居实现k近邻回归(绘图查看效果)import mglearn
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test
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2024-03-20 17:25:59
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k近邻算法1、k近邻算法，其中 表示样本的特征向量， 是对应的标签。通过这组数据可以构建一个k近邻模型。在测试阶段，给定一个样本 ，计算其与所有其他训练样本的距离，并得到最近的k个样本，这k个样本中类标最多的作为当前样本 的预测结果。 值的选择是该算法唯一的一个超参数。其表示在判断所给定样本的类时，所挑选附近点的个数。如果 值过大，说明周围的点数量越多，距离越远的点也会起到分类的作用，模型变得
原创
2022-12-22 02:27:03
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KNN 概述k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。一句话总结：近朱者赤近墨者黑！ 工作原理： 存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，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个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的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
什么是K近邻算法 何谓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...
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2022-01-05 10:07:01
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定义K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：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。K近邻距离的计算在KNN中，通过计算对象间距离来作为各个对象之间的非相似性指标，距离一般使用欧氏距离或曼哈顿距离：
原创
2019-02-02 01:18:36
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首先，K-近邻算法(KNN)主要用于分类问题，是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，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，然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前K个最相似的数据，
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2023-07-06 23:22:31
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文章目录Kneighbors 算法分类和回归距离的度量算法的优缺点算法案例分类任务回归任务 Kneighbors 算法分类和回归k近邻算法属于有监督学习算法，是一种基本的分类和回归算法。算法的原理：对一个未分类的数据，通过与它相邻且距离最近的k个已分类的实例来投票，从而确定其所属的类别，即与它距离最近的k个实例多数归属的类别就是此分类实例的类别。简单理解为近朱者赤近墨者黑。一般k值选择的不同，会
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2024-05-08 17:41:09
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一、KNN算法简介K最近邻算法简称为KNN算法，属于监督学习中的一种分类算法，是最简单最基本的一种分类算法。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。Github项目-100-Days-Of-ML-Code算法流程：将每个样本视作一个点载入数据集，对数据进行必要的预处理设置参数K，K最好选择奇数，因为后续进行归类的策略是少数服从多数，设置K为奇数的话总
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2023-11-03 13:46:30
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目录1.K-近邻算法(KNN)概念2.k近邻算法api --Scikit-learn工具K-近邻算法API3.距离公式： 欧式距离曼哈顿距离切比雪夫距离闵可夫斯基距离4.K近邻算法的K值选取5. kd树 1.K-近邻算法(KNN)概念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.k近
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2023-06-26 09:45:00
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K最邻近密度估计技术是一种分类方法，不是聚类方法。不是最优方法，实践中比较流行。通俗但不一定易懂的规则是：1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离（欧氏或马氏）。2.选出最小的前K数据个距离，这里用到选择排序法。3.对比这前K个距离，找出K个数据中包含最多的是那个类的数据，即为待分类数据所在的类。不通俗但严谨的规则是：给定一个位置特征向量x和一种距离测量方法，于是有：1.在N个训练向量外，不考
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2023-07-03 16:55:58
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