以下均为自己看视频做的笔记，自用，侵删！ K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，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。K-近邻算法步骤：对于未知类别属性数据集中的点：计算已知类别数据集中的点与当前点的距离按照距离依次排序选取与当前点距离最小的K个点确定前K个点所在类别的
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2024-04-30 20:57:09
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KNN 概述k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。一句话总结：近朱者赤近墨者黑！ 工作原理： 存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，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个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的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
参考文献： http://www.aiseminar.cn/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=824 http://www.cnblogs.com/v-July-v/archive/2012/11/20/3125419.html //运行环境：winXP + VS2008 + openCV2.1.0 #include "s
原创
2014-01-09 14:25:00
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K近邻 反映对象（事件）在某个方面的表现或者性质的事项，被称为属性或特征 具体的值，如反映身高的“188 cm”，就是特征值或属性值。 这组数据的集合称为数据集，其中每个数据称为一个样本。 从数据中学
原创
2022-05-23 20:46:40
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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。K 近邻算法使用的模型实际上对应于对特征空间的划分。K 值的选择，距离度量和分类决策规则是该算法的三个基本要素：K 值的选择会对算法的结果产生重大
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2023-08-16 09:56:37
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用python写程序真的好舒服。 code:1 import numpy as np
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3 def read_data(filename):
4 '''读取文本数据，格式：特征1 特征2 …… 类别'''
5 f=open(filename,'rt')
6 row_list=f.readlines() #以每行作为列表
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2023-06-26 11:23:59
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目录1.K-近邻算法(KNN)概念2.k近邻算法api --Scikit-learn工具K-近邻算法API3.距离公式： 欧式距离曼哈顿距离切比雪夫距离闵可夫斯基距离4.K近邻算法的K值选取5. kd树 1.K-近邻算法(KNN)概念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。2.k近
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2023-06-26 09:45:00
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k-近邻算法的Python实现一、概述k-近邻算法（k-Nearest Neighbour algorithm），又称为KNN算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。KNN的工作原理：给定一个已知标签类别的训练数据集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最邻近的k个实例，如果这k个实例的多数属于某个类别，那么新数据就属于这个类别。可以简单理解为：由那些离X最近的k个点来投票决定X归为
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2023-08-10 07:30:28
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k近邻算法概念：是常见的用于监督学习的算法。
k近邻算法的原理：给定测试样本，基于某种距离找到训练集中与其最近的 K 个训练样本，然后基于这 K 个邻居的信息来预测。K值的选择：
①如果选择较小的K值，就相当于用较小的领域中的训练实例进行预测，“学习”近似误差会减小，只有与输入实例较近或相似的训练实例才会对预测结果起作用，与此同时带来的问题是“学习”的估计误差会增大，换句话说，K值的减小就意味着整
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2023-07-05 22:25:27
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KNN模型定义： K近邻（K-Nearest Neighber，俗称KNN模型）。 其思想是：对于任意一个新的样本点，我们可以在M个已知类别标签的样本点中选取K个与其距离最接近的点作为她的最近邻近点，然后统计这K个最近邻近点的类别标签，采取多数投票表决的方式，把K个最近邻点中占绝大多数类别的点所对应的类别拿来当作要预测点的类别。 K近邻模型三要素：K值的选择、距离度量方法、分类决策规则。K值
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2023-08-16 23:11:51
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1.定义: k-近邻（KNN,k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。k-近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k-邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其 k 个最近邻的训练实
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2023-08-14 17:00:41
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参考书目《机器学习实战》 花了两个晚上把k-近邻算法学习了一下，书讲的很不错，但是python代码读起来有点麻烦，主要是很多用法习惯和我的基本不一样。基本上都是按照原理揣摩着作者的源码重写的，现在将部分代码重写如下。k-近邻算法原理其实很简单，说白了就是“物以类聚，人以群分”。想看你是个什么人，就看和你关系很好的人是什么人。举个例子，假如和你关系最好的五个人有四个都是大学霸，那你是学霸的可能性就
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2023-11-27 10:24:21
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书籍：机器学习实战 作者：Peter HarringtonK近邻算法的优缺点优点：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。K近邻算法一般流程收集数据：可以使用任何方法。准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的格式。分析数据：可以使用任何方法。训练数据：此步骤不适用于K近邻算法。测试数据：计算错误率。使用算法：首先需要输入样本数据
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2023-12-25 21:00:25
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利用Java实现的K-means聚类：k-means cluster关键词：从K近邻到最近邻，监督学习，数据带lable，效率优化（从线性搜索到kd树搜索），缺点是需要存储所有数据，空间复杂度大。可以利用kd数来优化k-means算法。 学习了kNN和K-means算法后，仔细分析比较了他们之间的异同以及应用场景总结成此文供读者参阅。 首先，kNN是分类算法，其主要任务是将实例数据划分到合适的分类
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2024-08-11 20:24:15
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简单地说，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。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。它的工作原理是：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
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2023-10-15 00:04:00
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# OpenCV-Python系列之K近邻
## 引言
K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种非常简单但又非常有效的机器学习算法。它可以用于分类和回归问题，并且易于理解和实现。在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV-Python库中的KNN算法来进行图像分类。
## K近邻算法简介
K近邻算法是一种基于实例的学习方法，它利用已知的训练数据集来进行模式识别。
原创
2023-08-22 06:14:36
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K近邻分类算法概述K-近邻算法是机器学习之中最简单的分类算法之一，它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的工作原理是：存在一个样本数量集合，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，然后算法提取样本集中特征最相似或最近邻的分类标签。一般类说，我们只选择样本数据
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2023-12-03 13:55:13
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1.算法概述（略）2.从文件中解析数据伪代码如下： 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作 （1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离； （2）按照距离递增次序排序； （3）选取与当前点距离最小的k个点； （4）确定前K个点所在类别出现的频率； （5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。def knn(inx,dataset,labels,k):#inx输入向量，d
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2024-05-29 09:42:54
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1. 写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等无监督算法：聚类，降维，关联规则, PageRank等为了详细的理解这些原理，曾经看过西瓜书，统计学习方法，机器学习实战等书，也听过一些机器学习的课程，但总感觉话语里比较深奥，读起来没有耐心
k近邻原理及其python实现k-NN(k-nearest neighbor)，从英语翻译过来就是k个最接近的邻居；我们现在只要有k和最接近这两个概念就行了。接下来笔者将详细介绍其原理，并用python实现k-NN。kNN原理k近邻法由Cover和Hart P在1967年提出的一种分类和回归的方法[1]。 其原理为：给定一组带标签的数据，为了确定不带标签数据的类别（标签），我们从带标签数据中选取k
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2023-09-08 23:27:08
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