二、Python实现 对于机器学习而已，Python需要额外安装三件宝，分别是Numpy，scipy和Matplotlib。前两者用于数值计算，后者用于画图。安装很简单，直接到各自的官网下载回来安装即可。安装程序会自动搜索我们的python版本和目录，然后安装到python支持的搜索路径下。反正就python和这三个插件都默认安装就没问题了。&n
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2023-06-29 23:22:10
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一.KNN简介 1.KNN算法也称为K邻近算法，是数据挖掘分类技术之一。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。 2.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。 K
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2023-06-27 10:36:12
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KNN简介来自百度百科 以及 mlapp 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
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2023-12-06 16:07:33
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机器学习的定义是：通过对大量的数据分析 ，来生成 一个模型 （或者一个函数 ，通过对大量的数据求出**F（x）**的过程），利用模型来预测结果解决问题库，通过预测的结果来调整 模型， 是一个循环的过程。 这个过程其实有点像学生的学习，学生通过做某一类题来训练自己解决这一类问题的模型，然后利用解题模型来解决问题，有问题的结果来调整自己的解决问题的模型。机器学习分为有监督与无监督的学习 有监督的学习是
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2024-06-29 08:01:57
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(一)作业题目： 原生python实现knn分类算法(使用鸢尾花数据集) 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。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依
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2023-12-27 17:37:59
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KNN一、算法简述二、运行原理2.1、算法核心思想2.2、距离计算2.3、K值选择三、算法实现3.1、Sklearn KNN参数概述3.2、 KNN代码实例四、算法特点五、算法优缺点六、KNN 和 K-means比较 一、算法简述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：KNN 算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法 K-means 有点像
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2023-08-14 16:55:46
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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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本人不是专业的python使用者，所以就不按照KNN的算法写推到代码了，直接运用机器学历里面运用得比较多，而且比较简单的sklearn包scikit-learn（简称sklearn）是目前最受欢迎，也是功能最强大的一个用于机器学习的Python库件。它广泛地支持各种分类、聚类以及回归分析方法比如支持向量机、随机森林、DBSCAN等等，由于其强大的功能、优异的拓展性以及易用性，目前受到了很多数据科学
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2023-10-13 21:29:27
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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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以前使用knn都是调用sklearn包里面的程序，这次自己尝试编写一下程序，如果有不足之处还望大家指点~首先knn的原理其实很简单，先给模型训练数据，接着来一条测试数据，就去与所有训练数据计算距离，选出距离最小的k条（k近邻，k最好为奇数，避免不好决策的问题），看这k条数据最多的类标，然后将测试数据的类标取为该类标。 废话不多说，直接上代码，注解都写得十分清楚了# -*- coding: utf-
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2023-07-07 23:34:21
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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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春节前的一篇文章给大家介绍了kNN算法，算法有助于大家理解运行机制，方便对参数调优。成熟的算法，自然已经有现成的模块可以使用。scikit-learn包是Python的一个机器学习组件，其中实现了kNN，支持向量机，k均值聚类等一系列机器学习算法。安装scikit-learn包需要下面三个命令：pip/pip3 install numpy
pip/pip3 install scipy
pip/pi
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2023-11-21 16:00:00
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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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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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KNN分类算法应该算得上是机器学习中最简单的分类算法了，所谓KNN即为K-NearestNeighbor（K个最邻近样本节点）。在进行分类之前KNN分类器会读取较多数量带有分类标签的样本数据作为分类的参照数据，当它对类别未知的样本进行分类时，会计算当前样本与所有参照样本的差异大小；该差异大小是通过数据点在样本特征的多维度空间中的距离来进行衡量的，也就是说，如果两个样本点在在其特征
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2023-11-13 06:22:27
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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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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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