下面我会介绍 在sklearn 的knn-api函数 ，然后 k近邻的算法步骤 ，使用 k近邻的思想过程 ，然后举几个使用k近邻算法的例子API 使用class sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=’uniform’, a
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2023-12-28 15:14:17
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SAS中没有专门的处理缺失值的过程步，但是在标准化变量的过程步中可以实现缺失值的填补。其基本过程如下：PROC STDIZE DATA=dataset REPONLY METHOD= OUT=outdata ;
VAR variables ;
RUN;其中proc stdize 是调用标准化过程步，data=表示需要进行缺失值填补的数据库，reponly的意思是只取代缺失值（replace mis
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2024-06-13 19:55:21
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第2章 k-近邻算法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！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 近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 个最近邻的训练实例的类别，通过多数表
我们以2022年全国服务外包大赛的A03题目作为示例代码演示缺失值填补过程。 问题的主要任务时找出商品的销量异常和价格异常，提供4个月的商品信息数据，共1700万余条，4个月的店铺信息数据，共60万余条，强调时间复杂度空间复杂度、异常值识别率和准确率。我们用店铺分析辅助商品的异常，以提高可信度和准确率。但是店铺主要业务中存在较多缺失，对之后衍生变量计算有较大影响。 店铺部分数据链接：h
目录1 算法简介2 算法计算步骤3 代码实现补充知识点：K近邻算法回归模型4 案例：手写数字识别模型4.1 手写数字识别原理4.1.1 图像二值化4.1.3 距离计算4.2 代码实现5 图像识别原理简介5.1 图片大小调整及显示5.2 图像灰度处理5.3 图片二值化处理5.4 将二维数组转
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2023-11-13 08:36:27
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在本次博文中，我们将细致探讨如何解决“python k近邻 图像”问题。在这个过程中，我们将涉及到环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化等六个重要板块，以确保读者能够全面掌握解决这一问题的方法。
## 环境准备
首先，我们需要准备好开发环境，并确保所有依赖项都已正确安装。下面是所需依赖项及其版本兼容性。
| 依赖项 | 版本 |
数据挖掘中，面对的通常都是大型的数据库，它的属性有几十个甚至几百个，因为其中某个属性值的缺失而放弃大量其他的属性值，这种删除是对信息的极大浪费，所以产生了插补缺失值的思想与方法。常用的填充缺失值方法如下。案例介绍 通过Kettle工具，使用平均值填充法对文件people_survey.txt中的缺失值进行填充。现在有一份社会人员调查信息的数据文件people_survey.txt，由于某
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2024-03-19 21:55:12
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在数据分析中，缺失值处理是至关重要的环节。尤其是在处理大数据集时，缺失数据可能会影响模型的准确性与可用性。为了解决这个问题，K邻近算法（KNN）是一种常见的方法，能够有效地填补缺失值。接下来，我将详细记录使用 Python K邻近算法替换缺失值的整个过程，涵盖技术原理、架构解析、源码分析、应用场景以及扩展讨论。
在进行任何数据处理之前，了解问题的背景至关重要。缺失值的存在可能源于多种因素，比如数
这里是引用最近邻插值这是最简单的一种插值算法，当图片放大时，缺少的像素通过直接使用与之最近原有颜色生成，也就是说照搬旁边的像素这样做结果产生了明显可见的锯齿。在待求象素的四邻象素中，将距离待求象素最近的邻灰度赋给待求象素。 如果 i+u, j+v(i落在 A区，即 u<0.5,v<0.5，则将左上角象素的灰度值赋给待求象素，同理落在B区则赋予右上角的象素灰度值，落在C区则赋予左下角象素
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2024-05-14 15:04:15
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# R语言缺失值填补流程
## 1. 概述
在数据分析和建模过程中，经常会遇到数据中存在缺失值的情况。缺失值可能会对分析结果产生影响，因此需要进行缺失值的填补。R语言提供了多种方法来进行缺失值的填补，本文将介绍一种常用的方法——基于均值的填补。
## 2. 流程概览
下图展示了基于均值的缺失值填补的流程。
```mermaid
erDiagram
缺失数据合并 --> 数据预处理:
原创
2023-12-15 10:59:05
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KNN案例1 train_test_split，StratifiedKFold和KFold的比较2 np.shuffle的作用3 KNeighborsClassifier参数详解4 手写数字识别5 鸢尾花分类6 参数筛选7 工资预测 1 train_test_split，StratifiedKFold和KFold的比较 train_test_split是按指定比例划分原数据集，默认测试集占0.2
Python 是弱类型语言，其最明显的特征是在使用变量时，无需为其指定具体的数据类型。这会导致一种情况，即同一变量可能会被先后赋值不同的类对象，例如：class CLanguage:
defsay(self):
print("赋值的是 CLanguage 类的实例对象")
class CPython:
defsay(self):
print("赋值的是 CPython 类的实例对象"
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2024-09-03 16:56:18
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数据缺失的几种情况：①：缺失值过大，比如说已经超过了正常值的1/2，这种就不需要考虑怎么样填补了，留着这个特征反而是加大误差，可以选择剔除 ②：缺失值小于1/2的，但出现了连续型缺失，也可以认为是一大段一大段的，这种如果在前面的话，可以不用去考虑，直接作为NaN构成新样本加入样本中，如果是在中间或者后面，根据缺失量，可以考虑用均值或者是线性回归、灰度预测等抢救一下 ③：缺失值远小于1/2，并且是非
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2023-09-22 12:19:18
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数据预处理.1缺失值处理删除法 删除小部分样本，在样本量大时（删除部分所占比例小于5%时）可以使用插补法 —均值插补：分为定距型（插入均值）和非定距型（众数或者中值） —回归插补：线性和非线性回归 —极大似然估计MLE（正态分布为例）极大似然原理的直观想法我们用下面例子说明，在《权力的游戏》中有个场景，老徒利死的时候，尸体放在穿上，需要弓箭手在岸边发射火箭引燃。但是当时的艾德慕·徒利公爵射
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2024-06-03 16:32:55
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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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# Python多重填补法填补缺失值
在数据分析和机器学习中，常常会遇到缺失值的问题。缺失值指的是数据集中某些变量的部分观测值缺失或未记录的情况。缺失值的存在会影响数据的完整性和准确性，因此我们需要采取合适的方法对缺失值进行填补。Python提供了多种方法来填补缺失值，其中一种常用的方法是多重填补法。
## 多重填补法简介
多重填补法（Multiple Imputation）是一种基于模型的
原创
2023-12-31 06:23:03
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在数据预处理时，一个常见的问题就是缺失值的处理，今天再写一次缺失值处理。在R中缺失值会被表现为NA(not available)，我们可以使用is.na()函数来查看我们的资料中是否有缺失值：tmp[1] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE还可以计算缺失的个数：sum(is.na(tmp))2在处理缺失值的过程中很多人会选择“直接删除缺失值”或者“使
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2023-08-17 16:45:37
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1、数据处理的流程2 数据预处理 Preprocessing & Impute2.1 数据无量纲化在机器学习算法实践中，我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规格，或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求，这种需求统称为将数据“无量纲化”。譬如梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；而在距离类模型，譬如K近邻，K-Means聚类中，无量纲化可
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2024-07-31 17:23:41
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24-缺失数据① 缺失数据产生的原因:1.机器断电、设备故障导致某个测量值发生了丢失2.测量根本没有发生，例如在做调查问卷时，某些问题没有回答，或者某些问题是无效的回答等。②基本概念与表示R中NA代表缺失值，即not available(不可用)NA不一定是0 , 0与NA是完全不同的概念1+NA还是NA ，NA==0 输出NA（无法判断是TRUE或者FALSE）a<-c(NA
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2024-05-18 20:54:28
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利用随机森林填补缺失值介绍利用随机森林填补缺失值 介绍说到缺失值，我想各位在进行数据分析之前或多或少都是会遇到的。在做有关机器学习的项目的时候，出题人都是会给你一个好几万好几十万的数据，可能会出现很多的缺失值。填补缺失值的方法其实有很多，利用pandas自带的fillnan,replace方法，使用sklearn.impute的SimpleImputer等都是可以填补的，在这里主要是介绍使用随机森
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2023-10-23 08:23:09
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