这篇博文我们来学习KNN具体文件与代码可以从我的GitHub地址获取https://github.com/liuzuoping/MeachineLearning-Casek-means实验import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.da...
原创
2021-07-15 11:31:44
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kNN是一种常见的监督学习方法。工作机制简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k各训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测，通常，在分类任务中可使用“投票法”，即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；在回归任务中可以使用“平均法”，即将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果；还可以基于距离远近进行加权平均或加权投票，距离越
目录kNN 算法的算法流程kNN 算法的优缺点 实现kNN算法kNN 算法的算法流程假设现在有这样的一个样本空间，该样本空间里有宅男和文艺青年这两个类别，其中红圈表示宅男，绿圈表示文艺青年。如下图所示：其实构建出这样的样本空间的过程就是 kNN 算法的训练过程。可想而知 kNN 算法是没有训练过程的，所以 kNN 算法属于懒惰学习算法。假设我在这个样本空间中用黄圈表示，如下图所示：现在使
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2024-07-24 20:33:43
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K近邻法1、概述2、判别过程3、kNN的三要素3.1 距离度量3.2 K值的选择3.3 分类决策规则4、k近邻算法及代码实（python）4.1 kNN算法4.2 k近邻法的实现—kd树3.2.1 kd树的构造4.2.2 搜索kd树5、总结 1、概述K近邻法（KNN）是一种基本的分类与回归方法。分类时，对于新的实例，根据与它最接近的k个训练实例的类别，通过多数表决等方式，进行预测。对于给定的训练
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2024-07-20 12:53:27
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K-近邻分类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：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本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
1.k-近邻算法的特点优点：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。2.工作原理训练样本集中的每个数据都有标签，我们清楚的知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系，将输入的无标签的新数据与样本集中数据对应的特征进行比较，算法提取样本集中特征最相似数据的分类标签，一般来说我们只选择样本数据集中前K个最相似的数据，通常k是不大于20
【KNN分类实验】什么是KNN？概念： KNN（K-nearest neighbor），即K近邻算法。当需要一个样本（值）的时候，就使用与该样本最接近的K个邻居来决定。KNN既可用于分类，也能用于回归。（“近”朱者赤，“近”墨者黑）KNN算法的实现过程：从训练集中选择离待预测样本最近的k个样本。根据这k个样本计算待预测样本的值（属于哪个类别或者一个具体数值）。 k的取值会影响分类的结果，如上图所示
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2024-08-11 16:23:19
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KNN分类模型 分类：将一个未知归类的样本归属到某一个已知的类群中 预测：可以根据数据的规律计算出一个未知的数据 概念： 简单地说，K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类（k-Nearest Neighbor，KNN）通俗的说 训练模型是找出分类的规律，特征数据相近的为一类。预测数据，是看数据临近的其他数据为哪一类，k为获取临近值的数量，数量最多的那一类就是预测数据的分类import
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2024-05-08 11:36:33
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KNN算法及其用KNN解决字体反爬关于KNN算法概要简介原理KNN算法Python实现KNN解决字体反爬web-font介绍例子最后 关于KNN算法概要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方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只
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2024-08-06 10:46:05
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@目录算法原理算法步骤KNN三要素KNN算法实现方式KD Tree的构建KD tree查找最近邻算法原理K近邻(K-nearst neighbors, KNN)是一种基本的机器学习算法，所谓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在做回归和分类的主要区别在于最后做预测的时候的决策方式不同。KNN在分类预测时，一般采用多数表决法；而在做回归预测时，一般
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2024-04-18 14:11:40
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一、MNIST手写数字介绍1、获取样本手写数字的MNIST数据库可从此页面获得，其中包含60,000个示例的训练集以及10,000个示例的测试集。它是NIST提供的更大集合的子集。这些数字已经过尺寸标准化并以固定尺寸的图像为中心。下载链接：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/样本包含了四个部分:训练集图片: train-images-idx3-ubyte.gz (9.
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2024-05-28 11:39:33
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KNN算法进阶前言一、算法分析算法图解1.度量方式2.k值的选择3.分类决策规则二、测试算法1.约会配对2.手写体识别总结 前言之前一篇文章里主要对KNN的代码进行了测试，而这篇文章是为了弥补理论的不足。一、算法分析算法图解先举一个简单但是很有特点的例子，如下图所示：我们的样本空间中有11个样本（6蓝和5红），对于不确定的分类（绿色），我们找到离其最近的k个点，通过出现次数更多的颜色来确定绿色待
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2024-04-22 09:10:57
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《机器学习实战》 K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。适用数据范围：数值型和标称型。 工作原理：存在一个样本数据集（训练样本集），且样本集中每个数据都存在标签，即知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后提取样本集中特征最相似（
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2024-05-08 14:58:21
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写在前面本人python菜鸟，最近在学习机器学习。因为实在太菜，代码里的有些函数不太懂，希望能够边写边加深理解吧。我用的学习资料是MLP_机器学习实战，资源放在下面，有需要的童鞋可以自行下载哈~~https://pan.baidu.com/s/1jbFZ2YMrC7X2ZvJJJbL0hA 提取码：gjif概述k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。优点：精度高、对异常值不敏感、无数
并行计算实现KNN算法零.环境GPU型号为GTX1050,详细信息如下: Device 0: "GeForce GTX 1050"
CUDA Driver Version / Runtime Version 11.1 / 11.1
CUDA Capability Major/Minor version number: 6.1
Total amount
KNN工作原理假设有一个带有标签的样本数据集（训练样本集），其中包含每条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。计算新数据与样本数据集中每条数据的距离。对求得得所有距离进行排序（从小到大，越小表示越相似）。取前K（K一般小于等于20）个样本数据对应的分类标签。 3.求K个数据中出现次数最多的分类标
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2024-04-14 09:56:59
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SVM手写数字识别实验报告问题描述以 MNIST 手写数据集划分训练集和测试集，利用支持向量机模型实现对MNIST数据集中手写数字的识别。数据集说明MNIST手写数字数据集包含60000张用于训练的手写数字图片和10000张用于测试的手写数字图片。所有的图片具有相同的尺寸（28x28 pixels），数字均位于图片中央。数据集链接地址如下：原训练集各类别分布和示例样本如下图所示：图 1 训练集图片
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2024-10-22 09:31:35
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一篇文彻底理解KNN算法 - 我点了一包华子，终于明白了海伦是个好女孩大家好，我是W这次我们要手撕KNN,同时自己实现KNN。当然KNN的思想很简单，所以重点会放在实现自己的KNN上。K-近邻（KNN,K-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归算法，这一篇文中我们用来实现分类。接下来的内容顺序是：KNN算法的原理、案例1-海伦约会、案例2-手写数字识别。KNN算法的原理假设在你面
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2024-09-30 19:58:36
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机器学习应用篇（二）——KNN 文章目录机器学习应用篇（二）——KNN一、KNN分类中k值的作用二、KNN分类——鸢尾花数据集三、KNN回归四、马绞痛数据——KNN数据预处理+KNN分类pipeline 一、KNN分类中k值的作用#%%KNN做分类
#库函数导入
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.c
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2024-09-20 01:05:13
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一、首先学习学习knn算法。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。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，
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2024-06-17 20:19:27
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