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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目录一、绘图函数中的参数（以plot为例1.'Color'2.'LineStyle'3. 'LineWidth'5.'MarkerIndices'6.'MarkerEdgeColor'7.'MarkerFaceColor'8.'MarkerSize'9.关于plot的输出二、查看与修改图像属性的函数1.get2.set(1)gcf(2)gca 一、绘图函数中的参数（以plot为例1.‘Color
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2024-04-09 01:16:28
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一、 引言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。 尽管kNN算法的思想比较简单，但它仍然是一种非常重要的机器学习（或数据挖掘）算法。在2006年12月召开的 IE
K-最近邻分类方法（KNN，k-nearest-neighbor classifier)是一种惰性学习法，所谓惰性就是KNN不像一些算法(比如SVM)一样在接收待分类数据前就已经根据训练数据构造好了分类模型，而是会在接受到训练数据后，只是对训练数据进行简单的存储，并不构造分类模型，在接受到待分类数据时，KNN通过计算待分类数据X与所有训练数据之间的距离，选择前K个距离X最近的数据，并将这K个距离最
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2024-05-07 15:42:45
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KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近(欧式距离进行判断)的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。当然，实际中，不同的K取值会影响到分类效果，并且在K个临近点的选择中，都不加意外的认为这K个点都是已经分类好的了，否则该
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2024-04-25 11:07:27
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以下介绍部分乃网络资料，程序注释和优化乃自己原创： Dr Kalman 的卡尔曼滤波器。下面的描述，会涉及一些基本的概念知识，包括概率（Probability），随机变量（Random Variable），高斯或正态分配（Gaussian Distribution）还有State-space Model
K-means方法是一种非监督学习的算法，它解决的是聚类问题。1、算法简介：K-means方法是聚类中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一；算法接受参数k,然后将事先输入的n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足聚类中的对象相似度较高，而不同聚类中的对象相似度较小。2、算法思想：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直到得到最好的聚
如果我有一个用C语言写的函数，实现了一个功能，如一个简单的函数：
double add(double x, double y) {
return x + y;
}
现在我想要在Matlab中使用它，比如输入：
>> a = add(1.1, 2.2)
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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对于支持向量机，其是一个二类分类器，但是对于多分类，SVM也可以实现。主要方法就是训练多个二类分类器。 一、多分类方式 1、一对所有（One-Versus-All OVA） 给定m个类，需要训练m个二类分类器。其中的分类器 i 是将 i 类数据设置为类1（正类），其它所有m-1个i类以外的类共同设置为类2（负类），这样，针对每一个类都需要训练一个二类分类器，最后，我们
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2024-05-18 12:44:26
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KNN算法的缺陷（1） 样本不均衡通过KNN算法，我们显然可以得到X应属于红点，但对于样本Y，通过KNN算法我们似乎得到了Y应属于蓝点的结论，而这个结论直观来看并没有说服力。优化（1） 由上面的例子可见：该算法在分类时有个重要的不足是，当样本不平衡时，即：一个类的样本容量很大，而其他类样本数量很小时，很有可能导致当输入一个未知样本时，该样本的K个邻居中大数量类的样
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2024-03-23 12:41:12
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机器学习十大算法之Matlab-3KNNKNNMatlab代码例子1-KNN算法的Matlab实现例子2-三分类例子3-系统自带函数进行调用例子4-系统自带函数进行调用 KNNMatlab代码例子1-KNN算法的Matlab实现knn_mat.m%k近邻算法的MATLAB实现
clc, clear all, close all;
%利用高斯分布生成打斗片数据和标签
mu1=[8 3]; %均值
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2024-10-09 11:57:04
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在matlab中，既有各種分類器的訓練函數，比如“fitcsvm”，也有圖形界面的分類學習工具箱，里面包含SVM、決策樹、Knn等各類分類器，使用非常方便。接下來講講如何使用。啟動：點擊“應用程序”，在面板中找到“Classification Learner”圖標點擊即啟動，也可以在命令行輸入“classificationlearner”，回車，也可啟動。如下圖：導入數據：點擊“New Sessi
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2024-06-23 05:57:07
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讨厌死matlab了，呵呵其实是不经常用导致简单的语法结构都忘了每次都要查来查去的。我今天差点就想改下我以前c＋＋的那个算了，后来想这样可不好，不能因为惧怕而放弃。有什么嘛，就是多费点时间而已啊。还好今天写了不到3个小时搞定了。晚上的时候还有个朋友让过去帮看个神经网络的程序，头大呵呵，早就忘光光了，不过还是硬着头皮过去了，凭着仅有的一丁点的记忆
knn算法即： K-近邻算法（K Nearest Neighborhood），物以类聚人以群分，这是一种根据你的邻居，对你进行分类的方法。knn方法属于监督学习方法，其原理是： 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。K为人为设定的超参数提到远近就离不开距离，在学习knn算法之前，建议
目录1. 基本定义2. 算法原理2.1 算法优缺点2.2 算法参数2.3 变种3.算法中的距离公式4.案例实现4.1 读取数据 4.2 分离训练集和测试集4.3 归一化处理 4.4 计算欧氏距离4.5 排序和输出测试结果4.6 计算准确率总代码1. 基本定义 k最近
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2024-08-28 16:11:26
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① Optimization of kNN algorithm kNN算法优化问题kNN (k - nearest neighbors Algorithm) k近邻算法是一种易于实现的简单分类算法，下面我们结合 Assignment 1 中的 kNN 的这项作业以及python.numpy的一些特性，来讨论kNN的三种不同效率的算法实现。(i) Double Loops 二重循环的朴素实现对于算法
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2024-06-03 16:04:34
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机器学习 | MATLAB实现KNN(K近邻)fitcknn参数优化目录机器学习 | MATLAB实现K
原创
2022-12-15 15:14:30
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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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