引言手写识别也是当前机器学习的一大热点，数字手写识别是手写识别中的基础，我们用到的是knn算法，今天给大家讲一下我的实现方法；环境IDE：Eclipse
语言：Java项目：数字手写识别思路数据采集：我们知道，一张图片可以被看作一个个点组成的矩阵，对于手写数字，我们只要创建一个全0数组当作背景，手写完毕把数字所占区域置为1，就可以保存当作一个样本了，如下图所示。 算法:KNN算法，其距离度量我们
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2023-06-13 21:24:08
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一、KNN简述KNN是比较经典的算法，也是是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。KNN的核心思想很简单：离谁近就是谁。具体解释为如果一个实例在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最近邻）的实例中的大多数属于某一个类别，则该实例也属于这个类别。换个说法可能更好理解，比如一个一定范围的平面随机分布着两种颜色的样本点，在这个平面内有个实例点不知道它是什么颜色，因此通过它周边的不同颜色的点分布
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2023-07-15 21:42:22
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# Java实现KNN算法的指南
K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种基本的但非常高效的分类算法，它的基本思想是通过计算待分类样本与已知分类样本之间的距离，来决定样本所属的类别。在本文中，我将教你如何用Java实现KNN算法，我们将通过以下步骤逐步进行。
## 流程概述
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-18 04:06:08
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机器学习实战这本书是基于python的，如果我们想要完成python开发，那么python的开发环境必不可少：（1）python3.52,64位，这是我用的python版本（2）numpy 1.11.3,64位，这是python的科学计算包，是python的一个矩阵类型，包含数组和矩阵，提供了大量的矩阵处理函数，使运算更加容易，执行更加迅速。（3）matpl
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2024-06-07 13:21:12
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KNN算法全名为k-Nearest Neighbor，就是K最近邻的意思。算法描述KNN是一种分类算法，其基本思想是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。算法过程如下：1、准备样本数据集（样本中每个数据都已经分好类，并具有分类标签）；2、使用样本数据进行训练；3、输入测试数据A；4、计算A与样本集的每一个数据之间的距离；5、按照距离递增次序排序；6、选取与A距离最小的k个点；7、计算前k个点所
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2024-02-29 11:20:34
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1、KNN算法概述 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。 2、KNN算法介绍 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
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2023-07-04 21:34:51
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kNN Algorithmimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltraw_data_X = [[3.4, 2.3], [3.1, 1.8],
原创
2023-07-13 16:48:36
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# KNN算法的Java实现
KNN（K-Nearest Neighbors，K最近邻）算法是一种基于实例的学习，或者说是一种惰性学习算法。它的核心思想是：通过测量不同特征值之间的距离来进行分类或回归。KNN算法的实现相对简单，但性能却非常出色，尤其是在数据集较小的情况下。
## KNN算法原理
KNN算法的基本步骤如下：
1. 确定K值，即选择最近的K个邻居。
2. 对于每个测试数据点，
原创
2024-07-23 04:31:29
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1.实验内容本实验包括对kNN算法原理的介绍，kNN算法的步骤流程，以及如何自己动手实现kNN算法。2.实验目标通过本实验掌握kNN算法的原理，熟悉kNN算法。3.实验知识点kNN算法原理kNN算法流程4.实验环境python 3.6.5CourseGrading在线实验环境5.预备知识初等数学知识Linux命令基本操作Python编程基础实验原理1.kNN算法简介 k近邻法(k-nearest
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2024-04-17 10:09:27
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先举个栗子： 动物园里来了一只不明物种，通过对比它和动物园里每只动物的相似度，我们挑出了跟它长得最像的5只动物（k=5），其中有3只是马、一只是驴、一只是牛，所以我们可以判定新来的动物是一匹马。 文章目录1、KNN概述（K Nearest Neighbors）2、KNN原理3、代码实现：3.1 案例：手写数字识别4、KNN的缺陷 1、KNN概述（K Nearest Neighbors）机器学习可分
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2023-12-18 11:36:27
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最近在看《机器学习实战》这本书，因为自己本身很想深入的了解机器学习算法，加之想学python，就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习。 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
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2023-07-21 20:23:47
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原文 OpenCV实现KNN算法 K Nearest Neighbors 这个算法首先贮藏所有的训练样本，然后通过分析（包括选举，计算加权和等方式）一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值。这种方法有时候被称作“基于样本的学习”，即为了预测，我们对于给定的输入搜索最近的已知其相应的特征向量。 C
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2016-12-23 16:10:00
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KNN要用到欧氏距离 KNN下面的缺点很容易使分类出错（比如下面黑色的点） 下面是KNN算法的三个例子demo， 第一个例子是根据算法原理实现 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import operator # 已知分类的数据 x
原创
2022-06-27 21:34:15
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手动实现KNN算法 计算距离 取k个邻近排序 距离(欧氏) 预习 实现欧式距离 KNN 计算输
原创
2022-08-22 13:38:28
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本文先从经济、社会、生活质量和人口素质四个方面海选了众多人的全面发展评价指标，然后根据可观测性原则剔除无法获得的指标进行了初步筛选，再利用相关性分析删除相关系数大的指标，以及通过主成分分析删除因子负载小的指标，完成了定量筛选，最终构建了由14个变量组成的评价指标体系，利用17%的指标反映了99%的原始信息。一、 筛选步骤1.海选出大量指标，并进行标准化2.根据可观测性原则删除无法获得的评价指标此步
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2024-09-25 18:59:35
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K近邻（KNN）算法简介 KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是：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，其中K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依
原创
2021-07-21 14:41:32
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1. 前几天做了一道题，做错了，遂良心发现，我觉得你从头看到尾，差不多可以明白KMP算法的思想2. 暴力匹配算法 假设现在我们面临这样一个问题：有一个文本串S，和一个模式串P，现在要查找P在S中的位置，怎么查找呢？ 如果用暴力匹配的思路，并假设现在文本串S匹配到 i 位置，模式串P匹配到 j 位置，则有：如果当前字符匹配成功（即S[i] ==
作为一个程序员，我们可以像学习编程一样学习深度学习模型开发。我们以 Keras 为例来说明。我们可以用 5 步 + 4 种基本元素 + 9 种基本层结构，这 5-4-9 模型来总结。我们通过一张图来理解下它们之间的关系：点击查看大图5步法： 构造网络模型 编译模型 训练模型 评估模型 使用模型进行预测 4种基本元素：
KNN算法解析根据《机器学习实战》P191.重新自己实现K邻近算法 并 2.生成随机数据测试 算法步骤 1. 数据形状：为方便理解，设该数据集样本有50个数据，label50个(代表各个数据样本所属的类别)，50个特征。Dataset shape：input_data.shape = (50, 50)label.shape=(50, 1)设有1个新的数据，要使用 KNN算法 以及以上 50个数据集
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2024-03-27 15:55:12
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今晚本来良心发现，连改了5、6个积累已久的潜在BUG以及需要效率优化的代码，改完已经8点了，才发现说好的机器学习笔记没写。不过还好是KNN，很友好很简单，松了一口气，大家就当休息一下换换脑子吧。 KNN算法的定义： KNN通过测量不同样本的特征值之间的距离进行分类。它的思路是：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
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2024-03-06 16:15:13
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