# K邻近算法Python实际应用
K邻近算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种简单而有效的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它的原理基于“相似的事物倾向于聚在一起”这一概念。本文将深入探讨KNN的基本原理、应用场景，并附上Python代码示例，帮助您掌握这一算法的实际应用。
## K邻近算法原理
KNN算法的核心思想是通过计算待分类样本与已知样本之间的距离，找
用K-邻近算法进行分类 例如：电影分类里动作片和爱情片的分类。动作片里可能有爱情镜头，爱情片里可能有动作镜头，但是爱情片中的亲吻镜头更多，动作片中 的打斗场景也更频繁，基于此类场景在某部电影中出现的次数可以用来进行电影分类。 1、 基于电影中出现的亲吻、打斗出现的次数，使用K-近邻算法构造程序，自动
原创
2022-12-08 14:57:39
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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。
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2023-08-30 21:24:08
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K-邻近分类方法通过计算待分类目标和训练样例之间的距离，选取与待分类目标距离最近的K个训练样例，根据K个选取样例中占多数的类别来确定待分类样例。距离类型有很多，大致有欧式距离，曼哈顿距离，切比雪夫距离，闽科夫斯基距离，标准化欧式距离，马氏距离，夹角余弦，汉明距离，相关系数，信息熵等。 KNN算法的具体步骤：1、计算待分类目标与每个训练样例之间的距离
原创
2017-02-05 18:01:20
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KNN—K邻近算法
原创
2021-08-19 12:53:04
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学习了机器学习和模式识别之后发现两门课有一些相通的以及互补的地方，想总结一下。一、k-近邻法：（一）算法原理：在给定训练数据集中找到与待预测实例最近的k个训练实例，结合这k个训练实例的类别，采用多数投票法决定待预测实例的类别。（二）基本要素：k值选择、距离度量、决策规则1、k值选择：①选择奇数为佳。防止出现相同“票数”的情况，影响决策。②k值的大小可以类比于图像处理中的邻域大小。若k比较大，则选择
一 模型概述1 定义 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，这 k 个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为这个类。2 距离度量k 近邻法常用的距离度量是欧氏距离，公式如下:3 k 值的选择 如果选择比较小的k值，预测结果会对近邻的实例点比较敏感，如果近邻的实例点是噪声点，会导致预测出错，也就是容易发生过拟合。 如果选择比较大的k值，距离待预测实例点
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2023-10-17 14:43:07
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# Python 邻近列表的实现
在Python中实现邻近列表的过程其实相对简单。我们可以将这一过程拆分为几个步骤。我会在下面的表格中清楚地列出每一步骤，并在后面详细解释每一步所需的代码。
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 创建一个数据结构来表示图 |
| 2 | 添加边以建立邻接关系 |
| 3 | 生成邻接列表 |
| 4 | 打印
原创
2024-09-14 07:09:13
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加权kNN 上篇文章中提到为每个点的距离增加一个权重，使得距离近的点可以得到更大的权重，在此描述如何加权。反函数 该方法最简单的形式是返回距离的倒数，比如距离d，权重1/d。有时候，完全一样或非常接近的商品权重会很大甚至无穷大。基于这样的原因，在距离求倒数时，在距离上加一个常量： weight = 1 / (distance + const) 这种方
原创
2021-06-07 23:22:00
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加权kNN 上篇文章中提到为每个点的距离增加一个权重，使得距离近的点可以得到更大的权重，在此描述如何加权。反函数 该方法最简单的形式是返回距离的倒数，比如距离d，权重1/d。有时候，完全一样或非常接近的商品权重会很大甚至无穷大。基于这样的原
原创
2022-04-08 10:09:12
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“KNN（K最邻近）算法”——数据分析、数据挖掘 KNN（k-Nearest Neighbor algorithm ）分类算法是最简单的机器学习算法之一，采用向量空间模型来分类，概念为相同类别的案例，彼此的相似度高，而可以借由计算与已知类别案例之相似度，来评估未知类别案例可能的分类。KNN根据某些样本实例与其他实例之间的相似性进行分类。特征相似的实例互相靠近，特征不相似的实例互相远离。因而，可
文章目录1、什么K邻近算法2、使用鸢尾数据集样例1、什么K邻近算法K邻近算法的原理是寻找与待预测实例的各个特征最为相近的K个数
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2023-01-04 18:02:30
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加权kNN上篇文章中提到为每个点的距离增加一个权重，使得距离近的点可以得到更大的权重，在此描述如何加权。反函数该方法最简单的形式是返回距离的倒数，比如距离d，权重1/d。有时候，完全一样或非常接近的商品权重会很大甚至无穷大。基于这样的原因，在距离求倒数时，在距离上加一个常量： weight = 1 / (distance + const) 这种方法的潜在问题是，它为近邻分配很大的权重，稍远一点
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2023-05-31 10:39:16
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K-近邻算法1、K-近邻算法1.1算法原理1.2算法特点1.3建立模型三要素2、kd树2.1 构造平衡kd树的算法2.2 kd树的最近邻搜索算法3、python实现 1、K-近邻算法K-近邻算法主要用于处理分类问题，采用测量不同特征之间的距离进行分类。1.1算法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个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签
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2023-11-24 16:44:05
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1 K最近邻 这部分即将要讨论的K最近邻和后面的有权重K最近邻算法在R中的实现，其核心函数 knn()与 kknn()集判别规则的“建立”和“预测”这两个步骤于一体，即不需在规则建立后再使用predict()函数来进行预测，可由knn()和 kknn()一步实现。 按照次序向knn()函数中依次放入 ...
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2021-09-08 19:34:00
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## Python中的最邻近方法
在机器学习和数据分析领域中，我们经常需要根据给定的数据点找到其在数据集中最相似的邻居。这时，最邻近方法（Nearest Neighbors）就发挥了重要的作用。Python提供了许多库和工具来实现最邻近方法，如Scikit-learn和Numpy等。
### 什么是最邻近方法
最邻近方法是一种用于分类和回归任务的机器学习算法。它基于一个假设：与某个样本最接近
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2023-11-22 14:38:16
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一，K-近邻算法简单概述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归为哪一类。二，代
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2024-10-12 09:17:25
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简介 又叫K-邻近算法，是监督学习中的一种分类算法。目的是根据已知类别的样本点集求出待分类的数据点类别。 基本思想 kNN的思想很简单：在训练集中选取离输入的数据点最近的k个邻居，根据这个k个邻居中出现次数最多的类别（最大表决规则），作为该数据点的类别。kNN...
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2020-09-21 19:34:00
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简介又叫K-邻近算法，是监督学习中的一种分类算法。目的是根据已知类别的样本点集求出待分类的数据点类别。基本思想kNN的思想很简单：在训练集中选取离输入的数据点最近的k个邻居，根据这个k个邻居中出现次数最多的类别（最大表决规则），作为该数据点的类别。kNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。算法复杂度kNN是一种lazy-learning算法，分类器不需要使用训练集进行训练，因此训练时间复杂度为0；kNN分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总.
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2021-05-31 10:15:48
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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
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2023-12-07 06:42:04
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