文章目录一、KNN算法原理二、KNN算法三要素三、K值的选择K值的选择方法交叉验证选取
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2024-01-25 22:41:13
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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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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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在数据科学和机器学习领域，K最近邻（KNN）算法因其简单易理解和实现而倍受青睐。在Python中，KNN包的使用非常广泛，本文将详细记录如何集成和配置Python的KNN包，包括性能优化和排错技巧。
### 环境准备
首先，我们需要确保我们的开发环境适合使用KNN包。以下是不同技术栈和版本的兼容性矩阵：
| 组件 | 版本要求 | 兼容性说明
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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# Python KNN包实现教程
## 1. 简介
KNN（K-最近邻）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。在Python中，有很多现成的KNN包可以使用，比如`scikit-learn`库中的`KNeighborsClassifier`。本文将介绍如何使用Python中的KNN包来实现KNN算法。
## 2. 整体流程
下面是实现KNN算法的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-07-15 14:10:04
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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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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（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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好的，我们直接进入主题。首先，我们来笼统的讲讲机器学习的步骤（这里是我自己查阅资料总结，若有不妥，还望指出）-收集数据-输入大数据-提取特征-机器学习算法训练模型-测试调整算法-得出最优模型关于这些步骤，在后面的实例里我都会和大家具体的讲解。接下来，我会用KNN的理论和一些KNN代码编程来让大家大致理解KNN算法（这里的代码编程不是实战，只是为了方便大家理解的一个例子）K-近邻算法，又叫KNN算法
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2023-09-20 07:37:51
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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算法Python包实现教程
## 简介
K近邻（K Nearest Neighbors）算法是一种常见的分类和回归算法，它通过计算样本之间的距离来确定新样本的类别。在这篇文章中，我将教会你如何使用Python包来实现KNN算法。
## 整体流程
下面是实现KNN算法的整体流程，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处
原创
2024-01-20 06:37:32
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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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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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K nearest neighborKNN，全名k近邻算法。KNN的核心思想是先计算每个样本与单个特征空间上的距离（距离可有欧式距离、曼哈顿距离、马氏距离等，详见附录一），再找出与每个样本距离最近的k个点，最后将其归类为k个邻居中类别最多的那一类；适用场景：一般多用于分类任务，也可用来处理回归任务。优点：原理简单，易于理解；对异常值不敏感；对数据的特征类型没有明确的要求；缺点：样本不平衡问题，容易
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2024-05-12 13:16:36
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# 实现Python KNN工具包的步骤指南
K近邻算法（KNN）是一种简单但强大的分类算法，在许多机器学习场景中都有应用。今天，我们将逐步引导你如何使用Python实现KNN工具包。
## 整体流程
为了方便理解，我们将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------|
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原创
2024-10-14 06:25:46
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代码from sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierimport numpy as npiris=datasets.load_iris() #加载本地iris数据iri...
原创
2022-10-26 21:04:19
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一、Knn第三方库参数及涉及的函数参数介绍（1）neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights='uniform', algorithm='auto', leaf_size=30, p=2, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=1)n_neighbors：用于指定近邻样本个数K，默
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2023-07-06 10:03:22
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（1）kNN算法_手写识别实例——基于Python和NumPy函数库1、kNN算法简介kNN算法，即K最近邻(k-NearestNeighbor)分类算法，是最简单的机器学习算法之一，算法思想很简单：从训练样本集中选择k个与测试样本“距离”最近的样本，这k个样本中出现频率最高的类别即作为测试样本的类别。下面的简介选自wiki百科：http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9
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2024-08-28 11:55:50
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