K-近邻算法
一、K-近邻算法简介
1.什么是K-近邻算法
2.小结
二、k近邻算法api初步使用
1.Scikit-learn工具介绍
2.K-近邻算法API
3.案例
4.小结
三、距离度量
1.距离公式的基本性质
2.常见的距离公式
3.“连续属性”和“离散属性”的距离计算
4.小结
四、k值的选择
1.K值选择说明
2.小结
五、kd树
1.kd树简介
2.
原创
2021-08-13 23:25:50
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从今天開始，与大家分享我学习《Machine Learning In Action》这本书的笔记与心得。我会将源代码加以具体的凝视。这是我自己学习的一个过程。也是想通过这样的方式帮助须要学习的童鞋的一种方式。 k-近邻算法定义 k-近邻(k-Nearest Neighbour，kNN)算法採用測量不
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2017-08-17 14:13:00
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1.k-近邻算法概述简单地说，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。标称型：标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值，如真与假(标称型目标变量主要用于分类)数值型：数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值，如0.100，42.001等 (数值型目标变量主要用于回归分析)2.
原创
精选
2023-03-05 10:45:57
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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 简单k-近邻算法 1 k-近邻法简介 2 距离度量 3 Python3代码实现 31 准备数据集 32 k-近邻算法 33 整体代码 二 k-近邻算法实战之约会网站配对效果判定 1 实战背景 2 准备数据数据解析 3 分析数据数据可视化 4 准备数据数据归一化 5 测试算法验证分类器 6 使用算法构建完整可用系统 三 k-近邻算法实战之sklearn手写数字识别 1
原创
2022-03-20 16:13:10
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一 简单k-近邻算法 1 k-近邻法简介 2 距离度量 3 Python3代码实现 31 准备数据集 32 k-近邻算法 33 整体代码 二 k-近邻算法实战之约会网站配对效果判定 1 实战背景 2 准备数据数据解析 3 分析数据数据可视化 4 准备数据数据归一化 5 测试算法验证分类器 6 使用算法构建完整可用系统 三 k-近邻算法实战之sklearn手写数字识别 1 实战背景 2 Sklear
原创
2021-05-07 17:14:28
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1：k-紧邻算法的概念 K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法， 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法 1：定义： 如果一个样本再特征空间中中的 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，则该样本属于这个类别 2： ...
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2021-08-22 17:56:00
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1. 简单例子 步骤 1.1 计算已知点和被求点的距离 1.2 按距离递增排序 1.3 求出距离最近的前k个点的类别最大值作为目标分类 语法解析 a. shape()得到矩阵的各个维度的长度 b. tile，举例 c. sortDistIndices = distance.argsort() 得到排
原创
2022-08-21 00:10:22
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介绍KNN算法全名为k-Nearest Neighbor，就是K最近邻的意思。KNN也是一种分类算法。但是与之前说的决策树分类算法相比，这个算法算是最简单的一个了。算法的主要过程为：1、给定一个训练集数据，每个训...
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2020-01-12 19:09:00
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二 k-近邻算法实战之约会网站配对效果判定 上一小结学习了简单的k-近邻算法的实现方法，但是这并不是完整的k-近邻算法流程，k-近邻算法的一般流程：收集数据：可以使用爬虫进行数据的收集，也可以使用第三方提供的免费或收费的数据。一般来讲，数据放在txt文本文件中，按照一定的格式进行存储，便于解析及处理。 准备数据：使用Python解析、预处理数据。 分析数据：可以使用很多方法对数据进行分析，例如使用
原创
2021-05-07 17:11:30
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k-近邻（knn）算法的简介和实现 一、k近邻算法的概述二、用python实现k近邻算法1.算法实现2.封装函数三、k近邻算法案例应用四、总结 最近小阿奇在学习机器学习算法，所以决定把相关原理和代码整理出来和小伙伴们一起分享一、k近邻算法的概述k-近邻算法（k-Nearest Neighbour algorithm），又称为KNN算法。KNN的工作原
原创
2022-03-28 15:21:25
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#k-近邻算法的拓展思考与总结1、k-近邻算法是一种非常典型的分类监督学习算法，它可以解决多分类的问题；另外，它的整体思想简单，效果强大。它也可以用来解决回归问题，使用的库函数为KNeighborsRegressor2、k-近邻算法虽然可以很好地解决多分类问题，但是它也有很多的缺点，具体主要有以下几个方面：(1)效率低下:对于每一个预测数据都需要O(mxn)的时间复杂度，可以对其利用树结构进行优化
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2023-06-07 22:52:44
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二 k-近邻算法实战之约会网站配对效果判定 上一小结学习了简单的k-近邻算法的实现方法，但是这并不是完整的k-近邻算法流程，k-近邻算法的一般流程：收集数据：可以使用爬虫进行数据的收集，也可以使用第三方提供的免费或收费的数据。一般来讲，数据放在txt文本文件中，按照一定的格式进行存储，便于解析及处理。 准备数据：使用Python解析、预处理数据。 分析数据：可以使用很多方法对数据进行分析，例如
原创
2022-03-20 16:13:09
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分别计算每个电影和被预测电影的距离，然后求解 1）计算已知类别数据集中的点与当前点
原创
2023-01-20 08:39:50
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最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了多个类的问题，基于这些问题呢，就产生了KNN。KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相
原创
2021-03-23 18:43:53
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一级分类：监督学习，二级分类：分类（离散问题），三级分类：k-近邻算法'''@descrip
原创
2023-05-30 00:44:17
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