本文实现了一个KNN算法，准备用作词频统计改进版本之中，这篇博文是从我另一个刚开的博客中copy过来的。
KNN算法是一个简单的分类算法，它的动机特别简单：与一个样本点距离近的其他样本点绝大部分属于什么类别，这个样本就属于什么类别，算法的主要步骤如下：1.计算新样本点与已知类别数据集中样本点的距离。
2.取前K个距离最近的（最相似的）点。
3.统计这K个点所在类别出现的频率。
4.选择出现频率
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2024-01-08 21:33:26
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算法体系：有监督学习：对数据的若干特征与若干标签（类型）之间的关联性进行建模的过程---分类任务：标签是离散值；回归任务：标签是连续值；无监督学习：对不带任何标签的数据特征进行建模---聚类算法：将数据分成不同组别；降维算法：用更简洁的方式表现数据；半监督学习：在数据不完整时使用；强化学习：系统靠自身的状态和动作进行学习，从而改进行动方案以适应环境；KNN：一、KNN算法原理本质是通过距离判断两个
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2024-04-05 09:18:36
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PIPIONEpandas是python环境下最有名的数据统计包，而DataFrame翻译为数据框，是一种数据组织方式，这么说你可能无法从感性上认识它，举个例子，你大概用过Excel，而它也是一种数据组织和呈现的方式，简单说就是表格，而在在pandas中用DataFrame组织数据，如果你不print DataFrame，你看不到这些数据，下面我们来看看DataFrame是如何使用的。首先是引入p
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2024-10-25 08:26:00
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1.算法概要k-NearestNeighbor分类算法，顾名思义，找到K个与待测数据最近的样本数据，根据K个样本类别情况来判断待测数据的类别。为什么可以这样？相近的物体往往具有一些共性，例如，在学校里一般成绩比较好的学生都喜欢坐在一起，而有些成绩较差的往往也喜欢玩到一块去。KNN算法有三个步骤： 1.算距离：计算待测数据到每个样本数据的距离 2.找邻居：选出K个距离最近的样本数据 3.做分类：在前
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2024-04-17 11:39:37
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KNN原理解析K邻近算法(KNN)，是一种非常简单有效的机器学习算法。KNN是通过计算不同特征值距离作为分类依据，即计算一个待分类对象不同特征值与样本库中每一个样本上对应特征值的差值，将每个维度差值求和也就得到了该组数据与样本之间的距离，一般使用欧式距离进行计算，通过对所有样本求距离，最终得到离待分类对象最近的K个样本，将这K个点作为分类依据。KNN算法是直接对每个样本进行距离计算，因此要求每个特
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2024-04-05 08:59:39
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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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原理 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据最邻近的一个
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2024-05-13 08:45:21
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K最邻近（k-Nearest Neighbors，KNN）分类是一种监督式的分类方法，首先根据已标记的数据对模型进行训练，然后根据模型对新的数据点进行预测，预测新数据点的标签（label），也就是该数据所属的分类。 一，knn算法的逻辑 knn算法的核心思想是：如果一个数据在特征空间中最相邻的k个数
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2019-07-31 09:40:00
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1.KNN分类和KNN回归的区别。首先，KNN分类解决的是分类问题，而KNN回归解决的是回归问题； 当响应变量是连续的，根据输入和回归函数，预测输出； 当响应变量是带有一定水平的因子型变量，就可以用来将输入变量进行分类。其次，从它们的作用可以看出，它们的作用不同，原理当然也不一样。 KNN分类把单个变量作为输入，根据相邻k个元素的最大类别进行分类；而KNN回归输入一个预测点x0，确定k个最接
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2024-05-23 13:19:45
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1.KNN算法介绍KNN的全称是K Nearest Neighbors，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看出一些KNN算法的蛛丝马迹了。K个最近邻居，毫无疑问，K的取值肯定是至关重要的。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。也就是说，该方法在定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。如
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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目录现实问题：“物以类聚，人以群分”一.KNN算法概述二.KNN算法介绍K近邻分类模型算法步骤距离计算方式KNN分类图K值选择三.KNN特点KNN算法的优势和劣势知识巩固Python实战：KNN数据分类拓展学习现实问题：“物以类聚，人以群分”同类的东西常聚在一起，志同道合的人相聚成群一.KNN算法概述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
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2024-08-19 21:42:58
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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，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集
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2024-08-24 09:48:24
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KNN（K最近邻算法）1、KNN行业应用：比如文字识别，面部识别；预测某人是否喜欢推荐电影（Netflix）；基因模式识别，比如用于检测某中年疾病；客户流失预测、欺诈侦测（更适合于稀有事件的分类问题）KNN应用场景：通常最近邻分类器使用于特征与目标类之间的关系为比较复杂的数字类型，或者说二者关系难以理解，但是相似类间特征总是相似。KNN算法：简单有效，对数据分布没有假设，数据训练也很快但是它没有模
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2024-07-24 16:19:38
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前言：Hello大家好，我是小哥谈。KNN，即K最邻近算法，是数据挖掘分类技术中比较简单的方法之一，简单来说，就是根据“最邻近”这一特征对样本进行分类。? 目录?1.K-means和KNN区别?2.KNN的算法思想?3.算法步骤?4.KNN算法的优缺点?5.数据集?6.代码实现?7.结果?1.K-means和KNN区别K-means是一种比较经典的聚类算法，本质上是无监督学
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2024-05-10 07:34:34
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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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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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在这篇博文中，我将深入探讨如何解决“knn分类器python”相关的问题，包括背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化各个方面。小心，知识将会碰撞出火花！
### 问题背景
在机器学习领域，K近邻算法（KNN）是一种非常常见且易于实现的分类算法。我们在实际应用中发现，使用Python中的KNN分类器处理复杂数据时存在一些问题。这些问题主要体现在模型的准确性和运行时间上。
以下
KNN学习（K-Nearest Neighbor algorithm，K最邻近方法 ）是一种统计分类器，对数据的特征变量的筛选尤其有效。基本原理KNN的基本思想是：输入没有标签（标注数据的类别），即没有经过分类的新数据，首先提取新数据的特征并与測试集中的每一个数据特征进行比較；然后从測试集中提取K个最邻近（最类似）的数据特征标签，统计这K个最邻近数据中出现次数最多的分类，将其作为新的数据类别。
