1、KNN分类算法KNN分类算法（K-Nearest-Neighbors Classification），又叫K近邻算法，是一个概念极其简单，而分类效果又很优秀的分类算法。他的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类，就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看这K个样本大部分属于哪一类，那么就认为这个测试样本也属于哪一类。简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。
KNN
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2024-04-24 19:36:37
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本文未赘述原理，觉得知道knn的优秀的同志们都有一定的了解，直接上代码，本代码作为一个参考，希望大家能够结合本人的代码自己去做一遍，虽然可以直接调knn或有数据集，本文呈现的更多的是底层。1.创建knn.py# 定义一个knn函数，后期方便调用.
class KNN(object):
def __init__(self,k=3): # 定义内置函数，方便自己传参，默认k值为3
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2023-08-15 12:47:11
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一、算法介绍最简单易懂的机器学习算法，没有之一。1968年由 Cover 和 Hart 提出，应用场景有字符识别、文本分类、图像识别等领域。该算法的思想是：一个样本与数据集中的k个样本最相似，如果这k个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。二、分类算法步骤1、计算样本到数据集中其它每个样本的距离。2、按照距离的远近排序。3、选取与当前样本最近的k个样本，作为该样本的邻居。4、统计这
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2024-05-12 14:03:04
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KNN（k-nearest neighbor）算法,即K近邻算法。当需要表示一个样本（值）时，就使用与该样本最接近的K个邻居来决定。KNN既可以用于分类，也可以用于回归。KNN算法过程： 1.从训练集中选择离待预测样本最近的k个样本 2.根据这k个样本计算待预测样本的值（属于哪个类别或者一个具体的数值）数据集准备：import numpy as np
import pandas as pd
#数据
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2024-03-19 21:36:52
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《机器学习实战》 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。适用数据范围：数值型和标称型。 工作原理：存在一个样本数据集（训练样本集），且样本集中每个数据都存在标签，即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，将新数据每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后提取样本集中特征最相似（
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2024-05-08 14:58:21
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KNN算法是大家做数据分析常用的一种算法之一，这里我给大家分享一下用Python中KNN算法，有点简单，希望大家不要见笑。KNN算法，又叫k近邻分类算法。这里主要用到numpyh和matplotlib两个模块。k近邻分类算法是机器学习、数据分析的一种。同时也是监督算法，就是需要数据。就是每个数据都要有对应的含义。但是KNN不会自主学习。numpy是数据分析，机器学习等一个常用的模块。matplot
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2023-12-12 16:43:15
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前言：Hello大家好，我是小哥谈。KNN，即K最邻近算法，是数据挖掘分类技术中比较简单的方法之一，简单来说，就是根据“最邻近”这一特征对样本进行分类。? 目录?1.K-means和KNN区别?2.KNN的算法思想?3.算法步骤?4.KNN算法的优缺点?5.数据集?6.代码实现?7.结果?1.K-means和KNN区别K-means是一种比较经典的聚类算法，本质上是无监督学
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2024-05-10 07:34:34
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1、介绍 KNN是k nearest neighbor 的简称，即k最邻近，就是找k个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法，它不同于贝叶斯、决策树等算法，KNN不需要训练，当有新的实例出现时，直接在训练数据集中找k个最近的实例，把这个新的实例分配给这k个训练实例中实例数最多类。KNN也成为懒惰学习，它不需要训练过程，在类标边界比较整齐的情况下分类的准确率很高。KNN算法
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2024-03-20 21:40:00
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kNN 算法是一种基于向量间相似度的分类算法。1. 算法原理 k 最近邻（k-Nearest Neighbor）算法是比较简单的机器学习算法。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：如果一个样本在特征空 间中的 k 个最邻近（最相似）的样本中的大多数都属于某一个类别，则该样本也属 于这个类别。k表示外部定义的近邻数量。 举例说明，下图中可以清晰的看到由四个点构成
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2023-10-08 01:19:45
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目录一、KNN介绍K-近邻(K-Nearest Neighboor)算法定义理解K近邻总结KNN⼯作流程二、案例实现 作为机器学习中最基础的算法，KNN在简单分类问题上有其独特的优势，其理念类似于中国的成语“近朱者赤，近墨者黑”，这种将特征数字转化为空间距离判断的方法也是我们认识机器学习世界的第一步。一、KNN介绍K-近邻(K-Nearest Neighboor)算法定义如果⼀个样本在特征空间中
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2024-03-21 22:36:52
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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。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集
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2024-08-24 09:48:24
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1.作业题目 原生python实现knn分类算法，用鸢尾花数据集 2.算法设计 KNN算法设计思路： 算法涉及3个主要因素：训练数据集距离或相似度的计算衡量k的大小 对于确定未知类别： 1.计算已知类别数据集中的点与当前点的距离（距离的计算一般使用欧氏距离或曼哈顿距离） 2.按照距离依次排序 3.选取与当前点距离最小的K个点 4.确定前K个点所在类别的出现概率 5.返回前K个点出现频率最高的类别作
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2023-08-14 15:17:39
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一．作业题目Python原生代码实现KNN分类算法，使用鸢尾花数据集。KNN算法介绍：K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是机器学习算法之一。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。二．算法设计步骤：1.创建数据集，分为训练数据和测试数据；（本例直接使用sklearn库中的iri
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2023-09-29 13:06:11
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KNN算法的原理: knn不仅可以实现分类还可以实现回归.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. 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
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2024-03-19 16:46:48
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1.KNN算法概述KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KN
原创
2022-05-26 01:02:09
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分类是监督学习的一个核心问题，在机器学习中，最常见的问题就是分类问题。其它很多的应用都可以从分类的问题演变而来，同时很多问题也可以转化为分类的问题。分类问题可以分为二分类问题和多分类问题。所谓二分类问题，就比如我们用机器学习算法，将病人的检查结果分为有病和无病（将要区分的数据分为两个类别）。在电子邮箱中，收到邮件之后，电子邮箱会将我们的邮件分为广告邮件，垃圾邮件和正常邮件，这种问题就是一个多分类的
原创
2021-03-23 20:24:51
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1.工作原理： 存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，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数据与所属分类对应的关系。输入没有标签的数据后，将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，提取出样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个
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2018-04-17 19:05:00
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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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1 原理knn 是机器学习领域非常基础的一种算法，可解决分类或者回归问题，如果是刚开始入门学习机器学习，knn是一个非常好的入门选择，它有着便于理解，实现简单的特点，那么下面就开始介绍其算法的原理。首先，knn算法的基本法则是：相同类别的样本之间在特征空间中应当聚集在一起。如下图所示，假设我们现在红、绿、蓝三种颜色的点，分布在二维空间中，这就对应了分类任务中的训练样点包含了三个类别，且特征数量
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2024-04-23 14:53:41
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一、算法 最简单平庸的分类器或许是那种死记硬背式的分类器，记住全部的训练数据。对于新的数据则直接和训练数据匹配，假设存在同样属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。这样的方式有一个明显的缺点，那就是非常可能无法找到全然匹配的训练记录。 kNN算法则是从训练集中找到和新数据最接近的k条记录。然后依据他们的主要分类来决定新数据的类别。该算法涉及3个主要因素：训练集、距离或相似的衡量、
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2024-08-12 14:40:16
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