Kth Nearest NeighborK临近算法是我个人认为的最简单直接的一种有监督的分类算法。KNN算法的思想其实非常的intuitive，俗话说的好：“近朱者赤近墨者黑”， KNN就将这句古语利用的淋漓尽致。下面我们详细展开Model DetailKNN算法的流程为：给定一个待预测的样本，在数据集中找到距离样本最近的个样本，然后利用这个样本进行预测。如果是分类问题，就采用“Voting”的方
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2024-04-22 10:21:00
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《RAPTOR程序设计例题参考答案课案》由会员分享，可在线阅读，更多相关《RAPTOR程序设计例题参考答案课案(36页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、RAPTOR程序设计 一、顺序结构编程 1输入任意一个华氏温度值，然后将其转换成摄氏温度输出。算法：c = 5 / 9 (f - 32) 2输入任意三角形的三边之长存入变量a、b、c中，然后计算并输出该三角形的面积。海伦公式：p = (a + b
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2024-01-15 08:59:47
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本博文源于中国大学mooc，旨在讲述如何用Raptor仿真计算三角形面积，三角形面积的话直接用海伦公式即可 博主上一篇文章：Raptor安装指南打开Raptor拖动input 会说让你保存，老老实实找个位置保存，继续点击input输入语句上面一个框是提示语句，下面一个框是变量值。提示语句是用双引号接住，因此先点开之后，这样输入依次获得b,c运行获得三值测试点击朝右方向的三角，然后依次输入3，4,5
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2024-06-26 14:14:15
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机器学习算法(k-近邻算法)学习笔记——kNN算法解决海伦约会问题实验环境 PyCharm，Python3，Numpy，Matplotlib有句古话叫做 ”近朱者赤近墨者黑“ ，这差不多就是k-近邻算法的中文描述。下面就以经典的海伦约会为例 海伦一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选，
原创
2022-01-24 09:57:05
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机器学习算法(k-近邻算法)学习笔记——kNN算法解决海伦约会问题实验环境 PyCharm，Python3，Numpy，Matplotlib有句古话叫做 ”近朱者赤近墨者黑“ ，这差不多就是k-近邻算法的中文描述。下面就以经典的海伦约会为例 海伦一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选，但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结，她发现曾交往过三种类...
原创
2021-09-02 11:45:23
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KNN工作原理假设有一个带有标签的样本数据集（训练样本集），其中包含每条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。计算新数据与样本数据集中每条数据的距离。对求得得所有距离进行排序（从小到大，越小表示越相似）。取前K（K一般小于等于20）个样本数据对应的分类标签。 3.求K个数据中出现次数最多的分类标
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2024-04-14 09:56:59
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import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport copydef autoNor
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2022-10-27 12:49:21
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写在前面：最近写作业的时候，用到了多项式来构造哈希函数（散列函数），也正因如此，我遇到了秦九韶算法（Horner法则）。秦九韶算法：假定现在有一个n次多项式需要计算。按照朴素算法来计算，我们需要次乘法和次加法。我们知道做乘法的代价是很高的，所以朴素算法是非常低效的。那么，现在引入今天的重头戏——秦九韶算法（Horner法则）。这样，对于一个n次多项式，我们至多需要做n次乘法和n次加法。代码实现：(
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2023-12-15 14:20:18
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1.KNN算法概述用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是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（也就是上面所说的K个邻居）， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。2.KNN算法原理 如果K=3，绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色小三角形和1个蓝色小正方形，少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这个待分类点属于红色的三角形一类。 如果K
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2024-03-20 16:43:02
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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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KNN算法原理详解KNN算法1.1 解决监督学习中分类问题的一般步骤1.2 什么是消极(惰性)的学习方法2 首先从一个实例讲起3 KNN分类算法入门3.1.1算法综述3.1.2算法思想3.2 KNN三要素详解3.2.1 关于距离的衡量方法3.2.2 K值的选择问题3.2.3 分类决策的准则4 算法步骤详解4.1 KNN算法的步骤4.2 算法的优缺点5 补充:KDTree5.1 构造KD树的算法5
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2024-03-25 07:12:47
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题目描述 海伦一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。，她发现曾交往过三种类型的人： ·不喜欢的人 ·魅力一般的人 ·极具魅力的人 海伦无法将约会网站推荐的匹配对象归人恰当的分类海伦希望我们的分类软件可以更好地帮助她将匹配对象划分到确切的分类中。此外海伦还收集了一些约会网站未曾记录的数据信息，她认为这些数据更有助于匹配对象的归类。 海伦的样本主要包含以下3种特征： 每年获得的飞行常客
KNN算法问题提出依旧是分类问题，现在有了一数据集，数据集中的每个数据都有一个标签，那么多对
原创
2022-07-01 10:06:00
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#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.patches import Circle
from sklearn.neighbors import KDTree
np.random.seed(0)
points
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2020-10-12 11:03:00
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上次说道分类和预测的过程：1、将“训练算法”应用在“训练集”上，得到“模型”。2、用测试集测试“模型”，甄别出误差小于预期的最优模型。3、把模型应用到目标数据上 量的动物信息
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2023-04-25 20:10:49
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记得读研那会，接触过这个算法，算法原理还是比较容易理解，类似机器学习中的预测，在给定的一堆数据，预测当前节点的分类。计算距离，然后排序，计算最相似的分类。
import java.util.Arrays;
/**
* KNN又名临近算法
* 实现步骤：
* 1. 首先计算出所有的临近距离值
* 2. 对临近值进行排序
* 3. 选出临近值最小的K个数
* 4. 投票选出结果
*/
public
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2021-07-28 09:14:39
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主要内容什么是KNN，KNN用来解决哪类问题KNN实现的步骤KNN实战应用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。图中绿色
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2022-08-17 12:50:02
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kNN算法将样本分到离它最相似的样本所属的类。算法本质上使用了模板匹配的思想。要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计这些样本的
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2018-08-21 14:53:56
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K-最邻近算法总结 1.基本介绍 K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：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)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...
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2013-11-10 22:26:00
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机器学习–KNN（scikit-learn,sklearn）KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路非常简单直观：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）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。该方法在定类决策上只依据最邻近的
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2024-05-17 08:27:39
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