用python写程序真的好舒服。 code:1 import numpy as np
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3 def read_data(filename):
4 '''读取文本数据，格式：特征1 特征2 …… 类别'''
5 f=open(filename,'rt')
6 row_list=f.readlines() #以每行作为列表
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2023-06-26 11:23:59
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k-近邻算法的Python实现一、概述k-近邻算法（k-Nearest Neighbour algorithm），又称为KNN算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。KNN的工作原理：给定一个已知标签类别的训练数据集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最邻近的k个实例，如果这k个实例的多数属于某个类别，那么新数据就属于这个类别。可以简单理解为：由那些离X最近的k个点来投票决定X归为
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2023-08-10 07:30:28
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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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参考书目《机器学习实战》 花了两个晚上把k-近邻算法学习了一下，书讲的很不错，但是python代码读起来有点麻烦，主要是很多用法习惯和我的基本不一样。基本上都是按照原理揣摩着作者的源码重写的，现在将部分代码重写如下。k-近邻算法原理其实很简单，说白了就是“物以类聚，人以群分”。想看你是个什么人，就看和你关系很好的人是什么人。举个例子，假如和你关系最好的五个人有四个都是大学霸，那你是学霸的可能性就
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2023-11-27 10:24:21
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1.定义: 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。k-近邻算法的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。k-邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其 k 个最近邻的训练实
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2023-08-14 17:00:41
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书籍：机器学习实战 作者：Peter HarringtonK近邻算法的优缺点优点：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近邻算法一般流程收集数据：可以使用任何方法。准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的格式。分析数据：可以使用任何方法。训练数据：此步骤不适用于K近邻算法。测试数据：计算错误率。使用算法：首先需要输入样本数据
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2023-12-25 21:00:25
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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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1.算法概述（略）2.从文件中解析数据伪代码如下： 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作 （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个点所在类别出现的频率； （5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。def knn(inx,dataset,labels,k):#inx输入向量，d
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2024-05-29 09:42:54
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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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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
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2023-08-16 09:56:37
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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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代码免登陆复制
F12，控制台输入 document.body.contentEditable='true'
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2023-05-30 21:22:18
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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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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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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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KNN核心算法函数，具体内容如下#! /usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# fileName ： KNNdistance.py
# author : zoujiameng@aliyun.com.cn
import math
def getMaxLocate(target): # 查找target中最大值的locate
maxValue = f
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2023-11-03 10:03:33
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背景与原理：KNN算法其实是逻辑最简单的分类算法——我们认为一个数据的类型是由与其最接近的数据决定的，而“接近”实际上就是我们度量两个数据点之间的距离，如果我们把一组数据看做一个向量$(x_{1},...,x_{n},y)$，其中$y$代表这个数据的类别，那么两组数据$X_{i},X_{j}$间的距离如果使用欧式距离表示为$L_{ij}=\sqrt{\sum_{k=1}^{n}(x_{ik}-x_
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2023-06-27 11:28:51
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# 实现 Python K 最近邻（k-Nearest Neighbors）算法
K 最近邻（k-Nearest Neighbors, KNN）是一种简单有效的分类和回归方法，它根据训练集中样本与新样本之间的距离，将新样本归类到最近的几个邻居中。本文将带你一步一步实现 KNN 算法，适合初学者。
## 流程概述
实现 KNN 算法的步骤可以总结为以下几点：
| 步骤 | 描述 |
|---
k-近邻算法的工作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，然后算法提取本集中特征最相近的数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据及前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择K个最相似
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2024-10-21 23:07:17
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