Vertex类每个顶点使用字典来跟踪它连接的顶点和每个边的权重。这个字典称为'connectedTo'。class Vertex:
def __init__(self,key):
self.id = key
self.connectedTo = {}
#从这个顶点添加一个连接到另一个
def addNeighbor(self,nbr,wei
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2023-07-10 18:03:22
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在图像变换后，可能出现的两个问题： ①因为相邻像素之间只能有8个方向，而旋转方向却是任意的，使得像素的排列不是完全按照原有的相邻关系。 ②会出现许多空洞点。 因此采用插值
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2023-12-15 13:52:02
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背景与原理：KNN算法其实是逻辑最简单的分类算法——我们认为一个数据的类型是由与其最接近的数据决定的，而“接近”实际上就是我们度量两个数据点之间的距离，如果我们把一组数据看做一个向量$(x_{1},...,x_{n},y)$，其中$y$代表这个数据的类别，那么两组数据$X_{i},X_{j}$间的距离如果使用欧式距离表示为$L_{ij}=\sqrt{\sum_{k=1}^{n}(x_{ik}-x_
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2023-06-27 11:28:51
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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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一、KNN算法就是在训练集中数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类，其算法的描述为：1）计算测试数据与各个训练数据之间的距离； 2）按照距离的递增关系进行排序； 3）选取距离最小的K个点； 4）确定前K个点所在类别的出现频率； 5）返回前K个点中出现频率
上节我们简单介绍了K近邻算法的使用方法，本节我们继续介绍K近邻算法用于回归，本次我们使用wave数据集来进行测试，我们分别选取2个和5个邻居来看一下wave数据的预测结果，对应的代码如下：import mglearnfrom sklearn.model_selection import train_test_splitmglearn.plots.plot_knn_regression(n_neig
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2023-11-06 20:40:04
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本文是一篇k-NN学习笔记，内容如下：一. k-NN简介二. k-NN原理三. 关于 k-NN的进一步讨论
3.1 K的大小怎么选择?3.2 怎么计算最近“邻居”?3.3 既然是监督学习，怎么训练？3.4 k-NN怎么用于回归？3.5 最后，为什么选择k-NN?四. k-NN应用-提高约会对象匹配(python)
4.1 读文件，解析特征向量和类别标签4.2 特征标准化4.3 画散点
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2023-12-20 09:03:39
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KNN（K-Nearest Neighbor），代表k 个最近邻分类法，通过K 个最与之相近的历史记录的组合来辨别新的记录。KNN 是一个众所周知的统计方法，在过去的40 年里在模式识别中集中地被研究[7]。KNN 在早期的研究策略中已被应用于文本分类，是基准Reuters 主体的高操作性的方法之一。其它方法，如LLSF、决策树
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2023-08-14 13:31:36
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一、含义： 1.icp算法能够使两个不同坐标系下的点集匹配到一个坐标系中，这个过程就是配准，配准的操作就是找到从坐标系1变换到坐标系2的刚性变换。 2.icp的本质就是配准，但有不同的配准方案，icp算法本质是基于最小二乘的最优配准方法。该方法重复进行选择对应关系对，计算最优刚体变换，直到满足正确配准的收敛精度要求。 3.icp算法的目的就是找到待匹配点云数据与参考点云数据之间的旋转参数R和平移参
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2024-05-30 11:07:05
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在模式识别领域中，最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法）是将在特征空间中最接近的训练样本进行分类的方法。最近邻居法采用向量空间模型来分类，概念为相同类别的案例，彼此的相似度高，而可以借由计算与已知类别案例之相似度，来评估未知类别案例可能的分类。K-NN是一种基于实例的学习，或者是局部近似和将所有计算推迟到分类之后的惰性学习。k-近邻算法是所有的机器学习算法中最简单的之一：被分配的对
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2023-11-08 11:57:07
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一、K近邻算法简介：K最近邻(k-Nearest Neighbour，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。用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上
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2023-12-12 16:03:00
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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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KNN核心算法函数，具体内容如下#! /usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# fileName ： KNNdistance.py
# author : zoujiameng@aliyun.com.cn
import math
def getMaxLocate(target): # 查找target中最大值的locate
maxValue = f
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2023-11-03 10:03:33
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一、KNN算法描述 KNN（K Near Neighbor）：找到k个最近的邻居，即每个样本都可以用它最接近的这k个邻居中所占数量最多的类别来代表。KNN算法属于有监督学习方式的分类算法，所谓K近邻算法，就是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（就是上面提到的K个邻居），如果这K个实例的多数属于某个类，就将该输入实例分类到这个类中，如下图所示。
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2023-06-16 09:57:07
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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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一、KNN算法简介K最近邻算法简称为KNN算法，属于监督学习中的一种分类算法，是最简单最基本的一种分类算法。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。Github项目-100-Days-Of-ML-Code算法流程：将每个样本视作一个点载入数据集，对数据进行必要的预处理设置参数K，K最好选择奇数，因为后续进行归类的策略是少数服从多数，设置K为奇数的话总
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2023-11-03 13:46:30
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首先，K-近邻算法(KNN)主要用于分类问题，是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。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个最相似的数据，
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2023-07-06 23:22:31
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【简介】 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。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
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2023-11-13 21:31:44
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1.KNN算法原理：（1）基于类比原理，通过比较训练元组和测试元组的相似度来学习的类别。（3）相近的度量方法：用空间内两个点的距离来度量，距离越大，表示两个点越不相似。（4）距离的选择：可采用欧几里得距离，曼哈顿距离，等其他度量方法，一般采用欧几里得距离，比较简单。2.KNN算法中的细节处理（1）数值属性规范化：将数值属性规范到0-1区间以便于计算，也可防止大数值型属性对分类的主导。（2）可选的方
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2024-05-31 11:37:20
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K最邻近密度估计技术是一种分类方法，不是聚类方法。不是最优方法，实践中比较流行。通俗但不一定易懂的规则是：1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离（欧氏或马氏）。2.选出最小的前K数据个距离，这里用到选择排序法。3.对比这前K个距离，找出K个数据中包含最多的是那个类的数据，即为待分类数据所在的类。不通俗但严谨的规则是：给定一个位置特征向量x和一种距离测量方法，于是有：1.在N个训练向量外，不考
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2023-07-03 16:55:58
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