一、KNN算法KNN(K-NearestNeighbor)算法既可以用于分类，也可用于回归。这里介绍他的分类用法。 训练集：一堆拥有标签的m维数据，可以表示为： 其中， 是标签，即所属类别。目标：一个测试数据x，预测其所属类别。 算法：计算测试点x与
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2024-05-10 18:46:35
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一、近 邻 算 法 (KNN)原理: 工 作 原 理 是 ： 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 一 数 据与 所 属 分 类 的 对 应关系 。输 人 没 有 标 签 的 新 数 据 后 ， 将 新 数 据 的 每 个 特 征 与
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2024-04-24 15:45:01
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###目标： k-Nearest Neighbors算法（简称KNN算法）的逻辑很简单，它易于理解和实现，是你可以使用的有力工具。 通过学习这个教程，你将能够用Python从0开始实现一个KNN算法。这个实现主要用来处理分类问题，我们将使用鸢尾花分类问题来演示这个例子。这个教程的学习要求是你能够使用Python编码，并且对实现一个KNN算法感兴趣。###什么是k-Nearest Neighbors
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2023-08-06 15:51:12
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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分类算法KNN是机器学习种最简单的分类算法，而图像分类也是图像识别种最简单的问题，所以这里使用KNN来做图像分类，帮忙大家初步了解图像识别算法。KNN（K-NearestNeighbor）,即K-最近邻算法，顾名思义，找到最近的k个邻居，在前k个最近样本(k近邻)中选择最近的占比最高的类别作为预测类别。KNN算法的计算逻辑：给定测试对象，计算它与训练集中每个对象的距离；圈定距离最近的k个训练
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2024-04-30 21:42:08
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K-Means聚类概念：K-Means聚类是最常用的聚类算法，最初起源于信号处理，其目标是将数据点划分为K个类簇， 找到每个簇的中心并使其度量最小化。 该算法的最大优点是简单、便于理解，运算速度较快，缺点是只能应用于连续型数据，并且要 在聚类前指定聚集的类簇数。 k-means算法是一种原型聚类算法。K-Means聚类分析流程：第一步，确定K值，即将数据集聚集成K个类簇或小组。 第二步，从数据集中
knn算法原理①.计算机将计算所有的点和该点的距离②.选出最近的k个点③.比较在选择的几个点中那个类的个数多就将该点分到那个类中KNN算法的特点：knn算法的优点：精度高，对异常值不敏感，无数据假设knn算法的缺点：时间复杂度和空间复杂度都比较高knn算法中遇到的问题及其解决办法1、当样本不平衡时，比如一个类的样本容量很大，其他类的样本容量很小，输入一个样本的时候，K个临近值中大多数都是大样本容量
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2024-07-12 07:21:28
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【ML】KNN 原理 + 实践（基于sklearn）原理介绍基本原理K的选取特征归一化什么是归一化？为什么要归一化？如何归一化？实践数据集加载数据可视化数据，观察规律训练数据预测 + 评估 原理介绍一图胜千言：基本原理首先，KNN算法是监督算法（即每个训练数据是有一个标签的）。KNN算法很简单，一句话，新的点（比如上图的绿色点）的周围哪种类型的点多就把它归到哪一类。如上图，绿色是待归类点。以绿色
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2024-09-03 12:32:22
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《机器学习实战》CH02KNN算法介绍 KNN是一种监督学习算法，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判(投票法)或者回归。若K=1，新数据被简单分配给其近邻的类。KNN算法实现过程 (1)选择一种距离计算方式, 通过数据所有的特征计算新数据与已知类别数据集中的数据点的距离； (2)按照距离递增次序进行排序，选取与当前距离最小的k个点
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2023-12-15 12:16:35
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1.什么是KNN算法？KNN(K-Nearest Neighbor)算法是机器学习算法中最基础，最简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN通过测量不同特征值的距离来进行分类。k近邻算法简单，直观：对于一个需要预测的输入向量x，我们只需要在训练数据集中寻找k个与向量x最近的向量的集合，然后把x的类别预测为这k个样本中类别数最多的那一类。1.1基于上述思想给出KNN算法过程输入：训练数据集
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2023-12-01 09:10:08
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注：本文借鉴于《机器学习实战》这本书对于KNN的介绍在这里就不详细说了，在我的另一篇文章有。简单来说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。1.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、空间复杂度高适用数据范围：数值型和标称型2.K-近邻算法一般流程（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）
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2024-07-23 10:43:47
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一.题目：原生python实现knn分类算法(使用鸢尾花数据集)K最近邻(KNN,K-nearestNeighbor)分类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，则该样本属于也属于这个类别，并具有这个类别样本上的特性。即选取k个离测试点最近的样本点，输出在这k个样本点中数量最多的标签。所以要实现kNN算法，我们只需要计算出每一个样本点与测试点
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2023-10-26 22:02:23
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From : 《机器学习实战》k-近邻算法kNN算法：采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类kNN算法工作原理：存在一个数据集合（训练样本集合），在这个集合中每个数据都有与之对应的标签。输入没有标签的新据后，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，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。 一般只选择样本数据集中前k个最相似的数据，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类
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2024-09-23 06:48:34
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《机器学习实战》学习笔记（一）k-近邻算法（KNN） 文章目录《机器学习实战》学习笔记（一）k-近邻算法（KNN）原理k-近邻算法的一般流程k-近邻算法python实现小结 终于找到《机器学习实战》这本书了，在此记录一些总结，便于回顾。 原理KNN的工作原理是： 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一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的
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2024-09-09 20:39:52
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机器学习流程：获取数据数据基本处理特征工程机器学 习模型评估K近邻算法 简介： 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。 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
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2024-03-12 21:55:03
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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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图像分类-KNN前言一、KNN算法原理1.1 基本理论1.2 距离度量1.2.1欧式距离1.2.2曼哈顿距离二、KNN算法实践2.1 KNN算法实现2.2 KNN进行图像分类-用于MNIST数据集2.3 KNN进行图像分类-用于CIFAR10数据集总结 前言KNN算法原理及实践github地址 一、KNN算法原理1.1 基本理论K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数
1. 概述KNN 可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一。注意：KNN 算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法 K-means 有点像（K-means 是无监督学习算法），但却是有本质区别的。2. 核心思想KNN 的全称是 K Nearest Neighbors，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
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2024-04-03 15:57:50
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接着上回的工作，对kmeans的结果进行可视化，搜索了一波， 普遍认为 tsne 能够将高维数据降到低维（2,3维），这样可视化之后，就能观察发现该组数据是否可以聚类 我这边，已经聚类过了，用tsne降维可视化一下 我稍稍调整 了一些代码，可视化顺便把中心点加进去了，需要注意的是，中心点必须和基础数据一并进行tsne降维，否则因为tsne算法的原因，分别计算得到值是不一样的，就不能放在一
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2024-04-04 20:10:08
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一、KNN分类算法 K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法，是著名的模式识别统计学方法，在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一，也是基于实例的学习方法中最基本的，又是最好的文本分类算法之一。 通常，在分类任务中可使用“投
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2019-06-10 10:24:00
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