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
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2022-12-08 14:57:39
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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
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2017-02-05 18:01:20
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K-近邻算法优点：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。适用范围：数值型和离散型（标称型）。工作原理： 存在一个样本数据集合，也称训练样本集，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
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2024-01-02 19:09:59
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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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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
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2022-04-08 10:09:12
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# 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
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
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2021-06-07 23:22:00
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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（KNN，K-NearestNeighbor）是机器学习或数据分析中最基础、也是最简单的算法之一，这个算法的思路就如同它字面上的意思“K个最近的邻居”，想要得到某个样本的某个特征的值（一个样本通常有多个特征），就需要找到距离它最近的K个样本，然后根据这些样本的该特征的近似值作为它的特征值。样本和特征：通常来讲，可以理解为一个表格数据中一行数据为一个样本，一列数据为这个样本的一个特征，就像
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2024-03-20 20:27:35
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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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k最近邻算法(kNN)《统计学习方法》算法描述kNN是一种基本的分类和回归方法。kNN的输入是测试数据和训练样本数据集，输出是测试样本的类别。kNN没有显示的训练过程，在测试时，计算测试样本和所有训练样本的距离，根据最近的K个训练样本的类别，通过多数投票的方式进行预测。算法描述如下：输入：训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}，其中xi∈Rn,yi∈{c1,c2,
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2024-08-11 17:04:38
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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
【实验目的】1.理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法；2.掌握常见的距离度量方法；3.掌握K近邻树实现算法；4.针对特定应用场景及数据，能应用K近邻解决实际问题。
【实验内容】
1.实现曼哈顿距离、欧氏距离、闵式距离算法，并测试算法正确性。2.实现K近邻树算法；3.针对iris数据集，应用sklearn的K近邻算法进行类别预测。4.针对iris数据集，编制程序使用K近邻树进行类别预测。
【
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2021-05-22 01:00:00
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上篇文章中提到了使用pillow对手写文字进行预处理，本文介绍如何使用kNN算法对文字进行识别。基本概念 k最邻近算法（k-Nearest Neighbor, KNN），是机器学习分类算法中最简单的一类。假设一个样本空间被分为几类，然后给定一个待分类的特征数据，通过计算距离该数据的最近的k个样本来判断这个数据属于哪一类。如果距离待分类属性最近的k个类大多数都属于某一个特定的类，那
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2021-06-07 23:22:02
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1 KNN概述K-邻近算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，工作原理是：存在一个样本数
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2023-05-17 16:06:18
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上篇文章中提到了使用pillow对手写文字进行预处理，本文介绍如何使用kNN算法对文字进行识别。基本概念 k最邻
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2022-04-08 10:07:17
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目录1 算法简介2 算法计算步骤3 代码实现补充知识点：K近邻算法回归模型4 案例：手写数字识别模型4.1 手写数字识别原理4.1.1 图像二值化4.1.3 距离计算4.2 代码实现5 图像识别原理简介5.1 图片大小调整及显示5.2 图像灰度处理5.3 图片二值化处理5.4 将二维数组转
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2023-11-13 08:36:27
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