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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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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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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KNN算法的直观理解它基于这样的简单假设：彼此靠近的点更有可能属于同一个类别。用大俗话来说就是『臭味相投』,或者说『近朱者赤，近墨者黑』。 它并未试图建立一个显示的预测模型，而是直接通过预测点的临近训练集点来确定其所属类别。K近邻算法的实现主要基于三大基本要素：K的选择；距离度量方法的确定；分类决策规则。下面，即围绕这三大基本要素,探究它的分类实现原理。 KNN算法的原理算法步骤K近邻算法的实
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2023-08-10 22:16:02
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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 |
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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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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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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K-均值聚类（Python3）1. K均值算法K-均值是发现给定数据集的个簇的算法。簇个数是由用户给定的，每个簇通过其质心（centroid），即簇中所有点的中心来描述。给定样本集，“均值”（-means）算法所得簇划分最小化平方误差 其中是簇的均值向量。直观来看，上式在一定程度上刻画了簇内样本围绕簇均值向量的紧密程度，值越小则簇内样本相似度越高。工作流程:创建k个点作为起始质心（经常是随机选择）
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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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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K最近邻算法（KNN）实例代码实现K最近邻 (k-Nearest Neighbors，KNN) 算法是一种分类算法，也是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。还是直接讲例子最好懂，一直没找到好的例子
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2024-03-28 13:43:55
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文章目录HNSW近邻搜索算法记录1 NSW算法2 跳表原理3 HNSW算法 HNSW近邻搜索算法记录1 NSW算法如果要知道HNSW算法，那首先必须得了解NSW原理，毕竟HNSW是根据HNSW升级转换而来理想状态下，一个好的近邻搜索算法应该要包括三点的内容：1、构图算法的时间复杂度低；2、查找目标的效率高；3、具备"高速公路"机制(高速公路：相隔较远的点的连接，方便快速查找到当前节点)人为规定友
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2023-11-03 14:02:14
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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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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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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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k近邻算法k近邻法是一种基本分类与回归方法k近邻法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（与感知机不同的点之一）。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。算法的基本步骤如下：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个点所在类别的出现频率；5）返回
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2023-07-21 16:00:48
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K-近邻算法原理算法原理自己总结： 即将准备分类的样本同已经分类过的样本逐一计算之间的距离，然后将所有的距离进行从小到大的排序，然后取前K个最近的距离，然后遍历这K个最近样本距离中的每一个样本的类别，统计所有类别在这K个样本中的数量，那么准备分类的样本的类别就是这其中数量最多的类别。这里的距离可以使用欧式距离。 采用最典型的划分方法，将80%的样本作为训练样本，剩下的20%作为测试样本。 使用欧式
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2024-04-08 16:11:51
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K-Nearest Neighbor商业哲学家 Jim Rohn 说过一句话，“你，就是你最常接触的五个人的平均。”那么，在分析一个人时，我们不妨观察和他最亲密的几个人。同理的，在判定一个未知事物时，可以观察离它最近的几个样本，这就是 kNN（k最近邻）的方法[1]。 下面引自维基百科上的一幅图，这也是我们在学习KNN时最常见的一幅图。
在上图中显示，一共存在两种标签不同的数据，我
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2023-11-27 12:16:06
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因为自己的好奇心，所以做了这一篇关于KNN 算法的笔记。 文章目录一、简介二、KNN算法实现2.1实现步骤2.2代码实现三、相关测试四、小结 一、简介K-近邻算法是一种常用的监督学习的方法，其与K-Means算法有点类似，其原理是：在给定的样本数据中，基于某种距离(欧式距离或马氏距离等等)找出与当前样本数据距离最近的K个样本数据，然后再基于这K个“邻居”的信息来进行预测。这个算法在生活中应用的其实
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2023-07-17 17:15:16
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