纸上得来终觉浅，仅仅懂了原理还不够，要用代码实践才是王道，今天小编就附上小编自己在学习中实践的KNN算法。KNN算法伪代码：对未知类别属性的数据集中的每个点一次执行以下操作：（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；Python代码如
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2023-09-18 18:58:57
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KNN（K-Nearest Neighbor） K 近邻算法，K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算法用于监督学习分类模型，预测结果是离散的机器学习算法。 KNN算法原理： 1、计算每个测试数据与每个训练数据的距离（相识度）； 2、按照距离升序，对训练集数据进行排序； 3、获取距离最近的k个邻居，获取这k个邻居中的众数（取其中
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2023-05-27 14:41:59
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内容参考了某_统计学习方法_。KNN算法的主要实现步骤：计算测试数据与各训练数据之间的距离。按照距离的大小进行排序。选择其中距离最小的k个样本点。确定K个样本点所在类别的出现频率。返回K个样本点中出现频率最高的类别作为最终的预测分类。此次实现的方式是对数据进行一个测试，并且这个knn就是单纯的近邻，没有对距离采取加权处理，并且没有使用kd树，代码如下'''
采用线性的方式实现KNN算法
'''
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2023-06-20 17:12:22
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kNN算法的伪代码如下：计算当前点与已知类别的数据集的每个点的距离 距离公式为d=[(x-x₀)²+(y-y₀)²]½按照求得的距离按递增排序  
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2023-07-07 21:20:10
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KNN依然是一种监督学习算法KNN(K Nearest Neighbors,K近邻)算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判断(投票法)或者回归。如果K=1，那么新数据被简单分配给其近邻的类。KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢？首先来看一下监督学习和无监督学习的定
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2023-11-05 12:29:39
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手写算法-python代码实现KNN原理解析代码实现实例展示sklearn对比总结 原理解析KNN-全称K-Nearest Neighbor，最近邻算法，可以做分类任务，也可以做回归任务，KNN是一种简单的机器学习方法，它没有传统意义上训练和学习过程，实现流程如下： 1、在训练数据集中，找到和需要预测样本最近邻的K个实例； 2、分别统计这K个实例所属的类别，最多的那个类别就是样本预测的类别（多数
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2023-07-07 21:20:35
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邻近算法(k-NearestNeighbor) 是机器学习中的一种分类(classification)算法，也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单，但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此，学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。kNN算法的思想非常的朴素，它选取k个离测试点最近的样本点，输出在这k个样本点中数量最多的标签(label)。我们假设每一个样本有m个特征值(propert
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2023-11-09 06:47:47
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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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文章目录1. KNN1.1 KNN 分类算法步骤1.2 KNN 的优缺点2. python 实现 本文将详细讲述 KNN 算法及其 python 实现1. KNNKNN（K-Nearest Neighbour）即 K最近邻，是分类算法中最简单的算法之一。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，则将该样本归为该类别1.1 KNN 分类算法步
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2023-12-12 11:43:11
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kNN（k-Nearest Neighbors，k近邻）是机器学习中非常基础的一种算法，算法原理简单而且容易实现，结果精度高，无需估计参数，无需训练模型，而且不仅可以用于分类任务，还可以应用到回归问题。作为开始学习机器学习的入门是一个很好的选择。 俗话说：近
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2024-05-14 15:41:52
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注：本文基于python 2.7版本编写kNN即为(K Nearest Neighbors)K近邻算法，属于监督学习。kNN的算法可以简单理解为一个分类器，其大概过程如下：计算待分类数据和已分类数据的距离按照距离从小到大排序根据用户传递的参数k，统计前k个距离中对应的各个目标分类数量，返回分类数量最多的标签总的来说，也就是可以理解为按照距离远近，少数服从多数的概念。下面看下代码实现：#!/usr/
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2023-12-02 13:45:12
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本篇我们将讨论一种广泛使用的分类技术，称为k邻近算法，或者说K最近邻(KNN，k-Nearest Neighbor)。所谓K最近邻，是k个最近的邻居的意思，即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。01、KNN算法思想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
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2023-08-11 19:06:06
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KNN算法原理K最近邻(KNN,K-nearestNeighbor)分类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，则该样本属于也属于这个类别，并具有这个类别样本上的特性。
即选取k个离测试点最近的样本点，输出在这k个样本点中数量最多的标签。所以要实现kNN算法，我们只需要计算出每一个样本点与测试点的距离(欧式距离)，选取距离最近的k个样本，获取他们的标签，
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2023-07-07 21:21:35
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前言:这篇文章主要为大家详细介绍了python实现KNN分类算法，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，希望对各位有所帮助。一、KNN算法简介邻近算法，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
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2023-06-29 13:59:38
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第一次写博客，欢迎大家来观看，之后会有连载，主要是用于学习机器学习实战（Machine Learning in Action）这本书的例子 今天先介绍一下KNN分类KNN原理：存在一个样本数据集合，也做训练集，并且样本中的每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的数据后，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（
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2023-08-09 16:52:33
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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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一.题目分析：原生python实现knn分类算法： 最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)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。KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本的属性。二.算法设计：对需要分类的点依次执
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2023-12-07 11:02:44
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话不多说，直接上代码，数据集在百度网盘中，链接如下： 链接：https://pan.baidu.com/s/1gOTQ1KbFUmDNQYA_0nWg 提取码：softimport matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv(
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2023-07-07 21:19:47
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目录创建数据集自写版KNN算法优化版KNN算法效果可视化创建数据集：创建一个电影分类数据集 接吻次数 打斗次数 电影类型3100动作片190动作片281动作
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2023-06-09 22:48:59
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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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