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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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
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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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
介绍在我遇到的所有机器学习算法中，KNN是最容易上手的。尽管它很简单，但事实上它其实在某些任务中非常有效(正如你将在本文中看到的那样)。甚至它可以做的更好？它可以用于分类和回归问题！然而，它其实更擅长用于分类问题。我很少看到KNN在任何回归任务上实现。我在这里的目的是说明并强调，当目标变量本质上是连续的时，KNN是如何有效的运作的。 在本文中，我们将首先了解KNN算法背后的思
“线性/非线性回归分析Matlab算例”01—一元线性回归分析代码：% 一元回归x=[1097 1284 1502 1394 1303 1555 1917 2051 2111 2286 2311 2003 2435 2625 2948 3055 3372];%自变量时间序列数据y=[698 872 988 807 738 1025 1316 1539 1561 1765 1762 1960 190
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2024-03-08 17:45:09
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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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4.1 一元回归分析
4.1.1
回归方程的计算
在高等数学中，研究函数两个变量的关系，它们是确定的关系，当自变量取定后，随之唯一确定。现实中，两个变量与经常有相关关系。例4.1 研究化肥用量与小麦产量之间的关系，试种7块，每块一亩，得到实验数据（单位kg）：
化肥用量：15, 20, 25, 30, 35, 40, 45小麦产量：330, 345, 365, 405
KNN依然是一种监督学习算法KNN(K Nearest Neighbors,K近邻)算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的。KNN是一种基于实例的学习，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断(投票法)或者回归。如果K=1，那么新数据被简单分配给其近邻的类。KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢？首先来看一下监督学习和无监督学习的定
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2023-11-05 12:29:39
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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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2024-08-11 15:37:23
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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
这篇博客主要参考MATLAB R2018a中帮助文档“Classification Using Nearest Neighbors”，介绍了使用MATLAB构建KNN较分类器时可能用到的函数。不得不说MATLAB的库函数还是十分强大的。 笔者仅仅在这里简单介绍相关函数的作用，相关函数更详细的用法请自行查看Help文档。叫旧版本的matlab 可能找不到这些函数。这是笔者第一次在CSDN上写文章，有
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2024-04-14 14:53:07
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【火炉炼AI】机器学习030-KNN分类器模型的构建(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )KNN(K-nearest neighbors)是用K个最近邻的训练数据集来寻找未知对象分类的一种算法。其基本的核心思想在我的上一篇文章中介绍过了。 1. 准备数据集此处我的数据集准备包括数
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2024-07-05 13:09:11
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第一次写博客，欢迎大家来观看，之后会有连载，主要是用于学习机器学习实战（Machine Learning in Action）这本书的例子 今天先介绍一下KNN分类KNN原理：存在一个样本数据集合，也做训练集，并且样本中的每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的数据后，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，然后算法提取样本集中特征最相似数据（
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2023-08-09 16:52:33
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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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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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注：本文基于python 2.7版本编写kNN即为(K Nearest Neighbors)K近邻算法，属于监督学习。kNN的算法可以简单理解为一个分类器，其大概过程如下：计算待分类数据和已分类数据的距离按照距离从小到大排序根据用户传递的参数k，统计前k个距离中对应的各个目标分类数量，返回分类数量最多的标签总的来说，也就是可以理解为按照距离远近，少数服从多数的概念。下面看下代码实现：#!/usr/
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2023-12-02 13:45:12
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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)
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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