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
转载
2023-07-05 22:25:27
163阅读
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
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
转载
2023-12-28 15:14:17
103阅读
简介：近邻法（，）是一种基本分类与回归方法，它的原理是，对给定的训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最近邻的个实例，依据“少数服从多数”的原则，根据这个实例中占多数的类，就把该实例分为这个类。从上面简介可以看出，算法实际上是利用训练数据集对特征空间进行划分。在分类方法中，值的选择、实例之间距离的度量及分类决策规则是近邻法的三个基本要素 。近邻算法计算过程：
转载
2022-12-29 13:08:47
122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
1. 算法原理 核心思想：未标记样本的类别，由距离其最近的k个邻居投票来决定。 已知条件：具有已标记数据集且知道数据集中每个样本所属类别。一个未标记数据样本。 目的：预测未标记数据样本所属类别。 算法原理伪代码： 假设 X_test 为待标记的数据样本，X_train为已标记的数据集 遍历 X_tr ...
转载
2021-08-02 20:47:00
321阅读
2评论
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
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
转载
2023-07-03 16:55:58
126阅读
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
转载
2023-06-26 09:45:00
150阅读
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
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
转载
2023-11-03 13:46:30
173阅读
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
转载
2023-11-03 10:03:33
7阅读
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_
转载
2023-06-27 11:28:51
167阅读
目录1 k近邻算法api初步使用2 Scikit-learn工具介绍2.1 安
原创
2022-09-17 08:52:17
110阅读
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
转载
2023-08-10 07:30:28
69阅读
用python写程序真的好舒服。 code:1 import numpy as np
2
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
7
转载
2023-06-26 11:23:59
131阅读
1. KNN算法K近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法的核心思想是如果一个样该样本，作为预测值。KNeighborsClassi
原创
2022-09-10 01:15:46
650阅读
# 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
转载
2024-10-21 23:07:17
16阅读
