K近邻算法（KNN)是指一个样本如果在特征空间中的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。即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法适合分类，也适合回归。KNN算法广泛应用在推荐系统、语义搜索、异常检测。 KNN算法分类原理图：图中绿色的圆点是归属在红色三角还是蓝色方块一类？如果K=5（离绿色圆点最近的5个邻居，虚线圈内）
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2024-03-29 09:59:05
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KNN（K nearest neighbor）算法 KNNK nearest neighbor算法概念原理实践参考文献 1.概念KNN算法是分类算法的一个基础算法，它是一个先验算法，也就是需要首先有一个基础的分类，再对一个目标样本进行分类的算法。2.原理如下图，假设有一个样本集合已经分好为3类：绿、蓝、紫，现在要对一个目标样本（图中红点）进行分类。 其中每个样本有n个特征，每2个样本(x、y)之
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2024-05-21 11:11:23
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KNN实例junjun2016年2月10日 实例一、K近邻算法R语言实践，使用class包中的三个函数knn()、knn1()、knn.cv()分别做K近邻分类，并比较结果#1、加载数据
data("iris")
#2、创建训练集和测试集数据
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1.、kNN 算法的算法流程kNN 算法其实是众多机器学习算法中最简单的一种，因为该算法的思想完全可以用 8 个字来概括：“近朱者赤，近墨者黑”。假设现在有这样的一个样本空间，该样本空间里有宅男和文艺青年这两个类别，其中红圈表示宅男，绿圈表示文艺青年。如下图所示：其实构建出这样的样本空间的过程就是 kNN 算法的训练过程。可想而知 kNN 算法是没有训练过程的，所以 kNN 算法属于懒惰学习算法。
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2024-04-18 18:23:13
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一 . K-近邻算法（KNN）概述 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
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2023-07-16 16:23:26
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一、KNN介绍KNN（K-Nearest Neighbor）算法，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看 出一些KNN算法的蛛丝马迹了。K个最近邻居，毫无疑问，K的取值肯定是至关重要 的。那么最近的邻居又是怎么回事呢？其实啊，KNN的原理就是当预测一个新的 值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。KNN算法可以用于分类和回归，是一种监督学习算法。思路：如果一个样本在特
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2024-04-06 09:49:14
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kNN方法R实现 参考资料：1、基于肖凯大牛的博客2、R IN A NUTSHELL3、DATA MINING WITH R############################ 翻译开始 ############################《R IN A NUTSHELL》 与回归类似，线性方法对于分类计算时存在一些问题。下面介绍几个ML的分类
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2023-11-12 15:12:31
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思想简介KNN（k-Nearest Neighbor)是一种懒惰机器学习算法(lazy learning)。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。简而言之，它在拿到训练集数据时并不急着去建模，而是在拿到测试集数据后，再到训练集数据中去寻找该测试样本最近的“邻居”，即距离最近的K个训练样本，依照训练样本数据的所属类别，加权或不加权地得出测试数据的类别
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2023-08-17 07:42:15
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KNN(K-Nearest-Neighbour) Classifiers, 即K-近邻算法，是一种懒惰机器学习算法(lazy learning)。简而言之，它在拿到训练集数据时并不急着去建模，而是在拿到测试集数据后，再到训练集数据中去寻找该测试样本最近的“邻居”，即距离最近的K个训练样本，依照训练样本数据的所属类别，加权或不加权地得出测试数据的类别。那么应该选择多少个邻居呢，即K取值是多还是少好呢
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2023-10-15 09:04:55
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常见的数据缺失填充方式分为很多种，比如删除法、均值法、回归法、KNN、MICE、EM等等。R语言包中在此方面比较全面，python稍差。 目前已有的两种常见的包，第一个是impyute，第二个是fancyimpute,具体的内容请百度，此方面的例子不是很多。比如fa
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2023-10-18 07:35:01
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# KNN算法在R语言中的应用
K最近邻（K-Nearest Neighbors）是一种常用的无监督学习算法，常用于分类和回归问题。在R语言中，我们可以使用`class`包中的`knn()`函数来实现KNN算法。本文将介绍KNN算法的原理、在R语言中的实现以及一个简单的示例。
## KNN算法原理
KNN算法是一种基于实例的学习方法，其基本思想是通过计算待分类样本与已知样本的距离，选择距离最
原创
2024-02-23 08:17:20
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@目录算法原理算法步骤KNN三要素KNN算法实现方式KD Tree的构建KD tree查找最近邻算法原理K近邻(K-nearst neighbors, KNN)是一种基本的机器学习算法，所谓k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。KNN在做回归和分类的主要区别在于最后做预测的时候的决策方式不同。KNN在分类预测时，一般采用多数表决法；而在做回归预测时，一般
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2024-04-18 14:11:40
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算法要点：knn（k-nearst neighbor）1：k：=最近邻点数，D：=training set of data2：for (待测点z)3：计算z和每个样例（x，y）的距离4：选择离z最近的k个训练样例的集合5：统计第4步得到的点哪一类多，则z就属于哪一类6：end for数据：libraryI(ISLR)names(Smarket )#R自带数据knn代码：attach(Sm
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2023-06-13 19:53:38
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从今天开始给大家写机器学习算法，这个东西并不是大多数人想象的那么高深，也不是说编程的人，搞计算机的人才能学习使用，医学领域、社会科学领域的研究越来越多运用机器学习的，在我的理解中每个人都应该掌握基本的机器学习思想和基本的编程能力。这个系列的第一篇文章从简单的分类算法KNN开始：这个算法真的非常的简单，简单到初中生都可以掌握，所以大家一定要有信心：kNN is arguably the simple
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2024-04-03 12:27:18
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KNN算法是一种常见的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。KNN算法的核心思想是通过计算样本之间的距离来确定新样本的类别或数值。在本文中，我们将详细介绍KNN算法的原理、应用和优缺点。一、KNN算法的原理KNN算法的全称是K-Nearest Neighbor算法，它的基本思想是通过计算新样本与训练集中所有样本的距离，找到距离最近的K个样本，然后根据这K个样本的类别或数值来确定新样本的类别或数值
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2023-11-23 16:24:34
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K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。KNN算法是选择与输入样本在特征空间内最近邻的k个训练样本并根据一定的决策规则，给出输出结果 。KNN算法是
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2024-04-25 10:56:14
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1、介绍 KNN是k nearest neighbor 的简称，即k最邻近，就是找k个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法，它不同于贝叶斯、决策树等算法，KNN不需要训练，当有新的实例出现时，直接在训练数据集中找k个最近的实例，把这个新的实例分配给这k个训练实例中实例数最多类。KNN也成为懒惰学习，它不需要训练过程，在类标边界比较整齐的情况下分类的准确率很高。KNN算法
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2024-03-20 21:40:00
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# 实现R语言KNN权重的步骤
## 1. 准备数据集
在实现KNN权重算法之前，首先需要准备好数据集。数据集应该具有以下特征：
- 包含多个特征（属性）和一个目标变量（分类或回归）
- 特征应该是数值型的，可以使用欧氏距离计算相似度
- 目标变量可以是分类（离散值）或回归（连续值）
## 2. 数据预处理
数据预处理是为了保证数据的质量和一致性，包括以下步骤：
- 缺失值处理：删除缺失值或进
原创
2023-10-28 07:29:26
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在统计学和机器学习领域，K近邻（KNN）算法是一种非参数的分类和回归方法。该算法根据数据点之间的距离来进行预测，其简单易懂的原理和实现，使得它在实际应用中得到广泛应用。本文将详细记录“R语言 KNN原理”的分析过程，从背景描述到技术原理，再到源码分析与总结展望，力求梳理出KNN在R语言中的实施步骤和实现机制。
## 背景描述
KNN算法的核心思想是：对于一个待分类的数据点，通过计算其与训练集中其
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