机器学习实践——KNN算法1、基本准备1.1 sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier类1.1.1 基本参数说明n_neighbors： K近邻算法中的k值，默认值为5.weight：基于权重的KNN算法的权重计算方式，参数值包括1、‘uniform’，所有的节点的权重相同。2、‘distance’：按照距离来取权重值。3、[callable]，用户自定义的权重
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2024-07-27 14:06:06
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KNN算法KNN算法一、KNN概述1.KNN算法的原理2.KNN算法的优缺点3.KNN算法的参数二、使用KNN算法进行分类1.生成已标记的数据集2.模型的选择3.对一个新样本预测4.结果可视化三、示例：糖尿病预测1.加载数据2.模型比较3.模型训练及分析 KNN算法一、KNN概述1.KNN算法的原理K-近邻算法的核心思想是未标记样本的类别，由距离其最近的K个邻居投票来决定。假设，我们有一个已经标
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2024-07-09 14:10:38
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在scikit-learn 中，与近邻法这一大类相关的类库都在sklearn.neighbors包之中。KNN分类树的类是KNeighborsClassifier，KNN回归树的类KNeighborsRegressor。除此之外，还有KNN的扩展，即限定半径最近邻分类树的类RadiusNeighborsClassifier和限定半径最近邻回归树的类RadiusNeighborsRegre
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2024-05-09 11:34:01
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本文主要对KNN的分类算法进行验证，以及如何编写KNN，以及KNN的应用。 KNN主要运用于数据分类，本文通过某电站的仿真数据进行验证分析。 官方KNN的调用：from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 3表示最近的3个点作为分类标准
knn = KNeighborsClassifier(3)
# x表示训练数据， y表示训练数据标签
1、KNN算法概论 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据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 K 的一般取值有 3， 5， 7。2、KNN算法详解 &n
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2024-05-05 08:44:31
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knn算法1.knn的优缺点 knn又叫k近邻算法，顾名思义k近邻算法突出近邻一词，也就是neighbor，knn算法是一种重预测轻训练的算法，算法的核心在于预测，所以很可能预测过程会非常缓慢，所以在使用knn算法时，对数据的预处理非常重要，因为预测速度过慢所以knn往往不能处理数据特征过多的数据，对于大多取值为0的稀疏矩阵数据集来说，效果尤其不好。2.knn算法参数 第一个参数n_neighbo
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2024-05-04 19:52:49
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1、kNN算法简介kNN算法，即K最近邻(k-NearestNeighbor)分类算法，是最简单的机器学习算法之一，算法思想很简单：从训练样本集中选择k个与测试样本“距离”最近的样本，这k个样本中出现频率最高的类别即作为测试样本的类别。方法目标：分类未知类别案例。输入：待分类未知类别案例项目。已知类别案例集合D ，其中包含 j个已知类别的案例。输出：项目可能的类别。步骤如下图 我们考虑样本为二维的
K近邻算法是机器学习中最简单的分类算法之一，这篇文章主要讲解knn算法的在scikit-learn中的使用，其中不仅仅包括了算法本身，还有测试训练集的分离，交叉验证的使用，数据标准化等。首先用一个简单的例子引入knn算法import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import KNeighbor
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2024-09-23 11:05:40
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本文主要来讲如何解决K邻近问题以及它的KD树优化方法。K邻近问题的描述如下给定n个高维数据样本(n≤100000)，每个样本有m维，现在给定一个样本，问离它最近的k条样本是什么？本质上就是解决高维数据的K邻近问题。在机器学习中，通过计算K邻近实现分类算法，这就是著名的KNN算法。 KNN算法原理与实现KNN算法是K Nearest Neighbor的简写，它的原理也比较简单，核心思想就
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2024-07-17 15:16:50
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play with knn1. 什么是knn1.1. 什么是knn1.2. knn适用范围2. knn实验前的准备2.1. knn的实验要点3. knn的matlab实验【使用UCI数据集】3.0. KNN函数自带用例3.1. UCI数据集3.2. knn实验计划3.3. 数据集筛选3.4. play with knn4. 总结 1. 什么是knn1.1. 什么是knn来了一个无标签的样本，找它
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2024-04-23 15:30:36
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在前面的博客中，对鸢尾花数据集以及手写字体数据集进行了分析，knn算法对于较大的数据集也能有比较好的预测结果，但是比较困扰的问题是，对于其中的一些参数的设置，怎样才算好的呢，什么样的参数才能让这个算法更加高效呢？对此进行了如下总结。1. algorithm1.1 4种算法在建立knn模型的时候，对于搜索最近的k个点，可以采取不同的算法：暴力搜索brute 该算法会计算待测样本和样本集中所有样本的距
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2024-08-11 17:00:15
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目录创建数据集自写版KNN算法优化版KNN算法效果可视化创建数据集：创建一个电影分类数据集 接吻次数 打斗次数 电影类型3100动作片190动作片281动作
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2023-06-09 22:48:59
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k-最近邻算法基础理论欧式距离（Euclidean distance）曼哈顿距离（Manhattan distance）代码实例 在学习深度和图像识别的时候，看见了一个比较有意思的算法——KNN算法，该算法是图像分类中最简单的算法之一。基础理论 KNN算法全称是K-最近邻算法，英文名称是K-NearestNeighbor，简称为KNN；从算法名称上，可以猜出，是找到最近的k个邻居，在选取到
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2024-03-29 13:28:45
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Softmax say：1. svm， 就像是在河北和北京之间有一条边界线，如果一个人居住在北京一侧就预测为北京人，在河北一侧，就预测为河北人。但是住在河北的北京人和住在北京的河北人就会被误判。 knn，就是物以类聚，人以群分。如果你的朋友里大部分是北京人，就预测你也是北京人。如果你的朋友里大部分是河北人，那就预测你是河北人。不管你住哪里。 可惜
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2024-09-12 21:02:16
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1 - 背景KNN：k近邻，表示基于k个最近的邻居的一种机器学习方法。该方法原理简单，构造方便。且是一个非参数化模型。 KNN是一个“懒学习”方法，也就是其本身没有训练过程。只有在对测试集进行结果预测的时候才会产生计算。KNN在训练阶段，只是简单的将训练集放入内存而已。该模型可以看成是对当前的特征空间进行一个划分。当对测试集进行结果预测时，先找到与该测试样本最接近的K个训练集样本，然后基于当前是
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2024-09-12 07:28:56
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上篇博客 我们留下了三个问题：数据集，参数，准确率。这些问题我们将在这篇博客解决！数据集这里介绍一个很有意思的开源数据集——scikit-learn ，熟悉了这个数据集我们就可以拿来检验我们自己的写分类器的合理性，当然包括我们今天的主题——KNN，我将使用其中的两个经典的数据集——iris(鸢尾花)和digits(手写数字)，来验证上篇博客所写的knn是否符合期望！话不多说，直接上代码，以鸢尾花为
总结K近邻法的工作原理：某个未知类型点的特征数据距离K个已有类型近邻点特征数据的距离，根据这个距离对未知类型的数据进行分类KNN模型超参数K值：K值不同会导致分类结果的不同距离：采用欧几里得公式求得距离适用范围：KNN适用于样本量级不够大得项目，因为它得运算成本比较高，数据量级越大，建模会耗时越长KNN分类模型分类：将一个未知归类的样本归属到某一个已知的类群中预测：可以根据数据的规律计算出一个未知
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2024-04-01 17:46:57
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机器学习：K-近邻算法（KNN）一、KNN算法概述
KNN作为一种有监督分类算法，是最简单的机器学习算法之一，顾名思义，其算法主体思想就是根据距离相近的邻居类别，来判定自己的所属类别。算法的前提是需要有一个已被标记类别的训练数据集，具体的计算步骤分为一下三步：
1、计算测试对象与训练集中所有对象的距离，可以是欧式距离、余弦距离等，比较常用的是较为简单的欧式距离；
今天，介绍KNN算法。KNN是机器学习算法中相对简单的一种算法，非常容易理解。 KNN的全称是K-Nearest Neighbor,也称之为K最近邻算法。在网上搜索了很多资料，但是觉得讲的都不太通俗。下面这个个人觉得讲的还是比较通俗易懂的。 KNN算法的基本思路是：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)
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2024-08-12 13:29:26
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前言K近邻算法是一种思想极其简单，而分类效果比较优秀的分类算法，最重要的是该算法是很多高级机器学习算分基础，并且在后面我们将要学习的集成算法中，k近邻也经常被用来做基础分类器。它的基本思想我们已经在上节介绍过了，在此我们不在赘述，本节主要讲一下有关它的拓展知识以及实现。模型：所有的空间划分，判别模型
策略：距离最近的k个邻居
方法：多数表决（注意，这里没有可计算的优化方法，可能我也没有说清楚，自己
