Kmeans和KNN（K近邻）算法是聚类cluster中经典的算法，两者既有类似性也存在不同点。两个算法的缺点：无法自行自动确定样本分类数量，需要先验知识！K-means是无监督学习，而KNN（K近邻）是监督学习，需要样本标注！Kmeans算法的思想：随机给出数据的k个类的初始点，然后遍历所有的数据点，样本到各个初始点的距离（欧拉或者曼哈顿距离），距离最小的则将该样本归为当前初始点相同类，直到遍历
转载
2024-06-07 14:18:24
47阅读
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
转载
2023-07-21 16:00:48
88阅读
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
转载
2023-07-17 17:15:16
103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
简介K近邻法（knn）是一种基本的分类与回归方法。k-means是一种简单而有效的聚类方法。虽然两者用途不同、解决的问题不同，但是在算法上有很多相似性，于是将二者放在一起，这样能够更好地对比二者的异同。算法描述knn算法思路：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近邻模型的三个基本要素：k值的选择：k值的选择会对结果产生
转载
2023-11-23 12:56:23
87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
必要的注释已经写在code里面了；
原创
2022-05-27 20:41:19
197阅读
内容主要来源于机器学习实战这本书。加上自己的理解。 1.KNN算法的简单描写叙述 K近期邻（k-Nearest Neighbor。KNN）分类算法能够说是最简单的机器学习算法了。它採用測量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想非常easy：假设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
转载
2016-02-25 09:54:00
268阅读
2评论
k-近邻算法 python实现
必要的注释以及写在code里面了；
import operator
from numpy import*
def init():
grp=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
lab=['A','A','B','B']
ret...
原创
2023-04-25 08:49:34
70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
1. KNN (k-Nearest Neighbor)k近邻算法是一种基本分类与回归方法。k近邻法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别一定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方法进行预测。因此k近邻算法不具有显式的学习过程。k近邻实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的模型。 k近邻的三个基本要素是：k值的选择，距离的度量以及分类决策规则。
转载
2023-08-30 21:24:08
0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
一、算法流程（1）收集数据：可以使用任何方法；（2）准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式；（3）分析数据：可以使用任何方法；（4）训练算法：此步骤不适用于k-近邻算法；（5）测试算法：计算错误率；（6）使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行k-近邻算法，判定输入数据分别属于哪个分类，最后应用，对计算出的分类执行后续的处理。二、算法实施对未知类别属性的数据集中的
转载
2023-08-17 09:15:34
86阅读
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
转载
2023-08-14 17:00:41
67阅读
一、k-近邻算法1、简述k-近邻算法k-近邻（k-Nearest Neighbor，简称kNN）是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测，选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果。当k取不同值时，分类结果会有显著不同。另一方面，若采用不同的距离计算方式，则找出的“近邻”可能有显著差
转载
2023-11-26 16:08:20
37阅读
一、前言嗐，知识学多都学杂了，最近总是搞混这两个算法。今天终于有时间来整理一下。二、算法简介KNN（K-Nearest Neighbor）是机器学习中的分类算法，它将距离相近的样本点分为同一类，KNN 中的K指的是近邻个数，也就是最近的K个点，根据它距离最近的K个点的类别来判断属于哪个类别。KNN是有标签的人以群分，物语类聚；近朱者赤，近墨者黑 是 KNN 的核心思想。这其实和我们在日常生活中评价
转载
2024-02-02 07:17:52
128阅读
摘要：K近邻算法是一种自动判别测试数据类型的算法，它是基于数据集的特征来进行分类，并不需要计算出数据预测模型，属于惰性算法。算法介绍：简单来说就是将测试数据与不用类别之间向量距离进行计算来进行分类优点：精度高，异常值不敏感没有数据输入的假定缺点：计算复杂度高，空间复杂度高适用类型：数值型和标称型算法过程：存在一个样本的数据集合，同时数据集合带有标签。就是知道测试数据集合和所属的类别对应关系。输入没
转载
2024-07-18 14:14:44
22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
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(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
