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，
转载
2023-07-06 23:22:31
71阅读
Python KNN K近邻分类1 声明本文的数据来自网络，部分代码也有所参照，这里做了注释和延伸，旨
原创
2023-02-21 09:30:07
114阅读
K近邻（KNN）：分类算法* KNN是non-parametric分类器（不做分布形式的假设，直接从数据估计概率密度），是memory-based learning.* KNN不适用于高维数据（curse of dimension）* Machine Learning的Python库很多，比如mlpy（更多packages），这里实现只是为了掌握方法* MATLAB 中的调用，见
转载
2016-04-05 13:41:00
126阅读
2评论
全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） python数据挖掘系列教程这里只讲述sklearn中如何使用KNN算法。无监督最近邻NearestNeighbors （最近邻）实现了 unsupervised nearest neighbors learning（无监督的最近邻学习）。 它为三种不同的最近邻算法提供统一的接口：BallTree, KDTree, 还有基于 sklearn.metric
原创
2022-03-27 17:01:48
301阅读
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。Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法。KNN是一种分类(classification)算法，它输入基于实例的学习（instance-based learning），属于懒惰学习（l
转载
2023-07-21 16:43:51
71阅读
K最近邻(k-Nearest Neighbor，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
原创
2021-08-04 09:59:34
963阅读
一、算法概述来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法。注：K-近邻算法：需要做标准化处理。K最近邻(k-Nearest Neighbor，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：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本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
转载
2024-06-04 23:48:44
354阅读
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
一 KNN概述K 近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）是一种监督学习算法。KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。二 KNN原理它的思路是：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，其中K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几
转载
2024-04-15 12:04:42
18阅读
K近邻分类算法概述K-近邻算法是机器学习之中最简单的分类算法之一，它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的工作原理是：存在一个样本数量集合，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进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似或最近邻的分类标签。一般类说，我们只选择样本数据
转载
2023-12-03 13:55:13
66阅读
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
转载
2023-12-07 06:42:04
52阅读
1、算法思路 通过计算每个训练样例到待分类样品的距离，取和待分类样品距离最近的K个训练样例，K个样品中哪个类别的训练样品占比较多，则该分类样品就属于哪个类别。2、算法步骤：（1）初始化距离为最大值（2）计算未知样本和每个训练样本的距离dist（3）得到目前K各最临近样本中的最大距离maxdist（4）如果dist小于maxdist，则将该样本作为K—最近邻样本（5）重复步骤2/3/4，直到位置样
转载
2024-01-25 17:53:20
30阅读
一、算法介绍KNN（K Near Neighbor）：k个最近的邻居，即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法属于监督学习方式的分类算法，我的理解就是计算某给点到每个点的距离作为相似度的反馈。简单来讲，KNN就是“近朱者赤，近墨者黑”的一种分类算法。KNN是一种基于实例的学习，属于懒惰学习，即没有显式学习过程。要区分一下聚类（如Kmeans等），KNN是监督学习分类，而Kmeans是
转载
2024-04-19 16:50:46
63阅读
一、Kmeans算法kmeans算法又名k均值算法。其算法思想大致为：先从样本集中随机选取kk 个样本作为簇中心，并计算所有样本与这 kk 个“簇中心”的距离，对于每一个样本，将其划分到与其距离最近的“簇中心”所在的簇中，对于新的簇计算各个簇的新的“簇中心”。 根据以上描述，我们大致可以猜测到实现kmeans算法的主要三点： （1）簇个数 kk 
转载
2023-11-28 11:45:34
120阅读
文章目录问题描述算法方案代码实现代码测试 问题描述K近邻算法解决的是机器学习领域中，监督学习类别下的回归和分类问题。监督学习是指利用数据的特征及其对应的标签来训练模型，然后基于模型预测未知的标签。如果标签是离散值，如比赛结果是输或赢、邮件是否为垃圾邮件，则为分类；如果标签是连续值，如某个地区下半年的GDP，则为回归。 以下图为例。共有0-F条数据，每条数据分别包含N个特征和一个标签。使用K近邻算
转载
2024-04-03 15:46:48
50阅读
一、什么是K近邻算法？ 定义: 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。 来源: KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法. 计算距离公式: 两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离。 比如说，a(a1
转载
2020-05-20 11:41:00
392阅读
2评论
import pandas as pdfrom sklearn import datasets wine = datasets.load_wine() # 获取葡萄酒数据wine_data = wine.data #获取葡萄酒的索引data数据，178行13列wine_target = wine.target #获取分类目标值 wine_data = pd.DataFrame(data =
原创
精选
2023-02-23 10:36:37
430阅读
文章目录一、KNN概述二、原理类比例证三、K-近邻算法实现① 构建已经分类好的数据集② 引入新数据，计算距离③ 对距
原创
2022-08-12 10:44:36
272阅读
K最近邻(k-Nearest Neighbor，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 近邻算法使用的模型实际上对应于对特征空间的划分。K 值的选择，距离度量和分类决策规则是该算法的三个基本要素：K 值的选择会对算法的结果产生重大
转载
2023-08-16 09:56:37
44阅读
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
转载
2023-12-12 16:03:00
76阅读
