1.KNN算法原理：（1）基于类比原理，通过比较训练元组和测试元组的相似度来学习的类别。（3）相近的度量方法：用空间内两个点的距离来度量，距离越大，表示两个点越不相似。（4）距离的选择：可采用欧几里得距离，曼哈顿距离，等其他度量方法，一般采用欧几里得距离，比较简单。2.KNN算法中的细节处理（1）数值属性规范化：将数值属性规范到0-1区间以便于计算，也可防止大数值型属性对分类的主导。（2）可选的方
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2024-05-31 11:37:20
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本文是一篇k-NN学习笔记，内容如下：一. k-NN简介二. k-NN原理三. 关于 k-NN的进一步讨论
3.1 K的大小怎么选择?3.2 怎么计算最近“邻居”?3.3 既然是监督学习，怎么训练？3.4 k-NN怎么用于回归？3.5 最后，为什么选择k-NN?四. k-NN应用-提高约会对象匹配(python)
4.1 读文件，解析特征向量和类别标签4.2 特征标准化4.3 画散点
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2023-12-20 09:03:39
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一、含义： 1.icp算法能够使两个不同坐标系下的点集匹配到一个坐标系中，这个过程就是配准，配准的操作就是找到从坐标系1变换到坐标系2的刚性变换。 2.icp的本质就是配准，但有不同的配准方案，icp算法本质是基于最小二乘的最优配准方法。该方法重复进行选择对应关系对，计算最优刚体变换，直到满足正确配准的收敛精度要求。 3.icp算法的目的就是找到待匹配点云数据与参考点云数据之间的旋转参数R和平移参
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2024-05-30 11:07:05
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一、算法流程（1）收集数据：可以使用任何方法；（2）准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式；（3）分析数据：可以使用任何方法；（4）训练算法：此步骤不适用于k-近邻算法；（5）测试算法：计算错误率；（6）使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行k-近邻算法，判定输入数据分别属于哪个分类，最后应用，对计算出的分类执行后续的处理。二、算法实施对未知类别属性的数据集中的
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2023-08-17 09:15:34
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【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
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2023-11-13 21:31:44
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一、KNN算法简介K最近邻算法简称为KNN算法，属于监督学习中的一种分类算法，是最简单最基本的一种分类算法。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。Github项目-100-Days-Of-ML-Code算法流程：将每个样本视作一个点载入数据集，对数据进行必要的预处理设置参数K，K最好选择奇数，因为后续进行归类的策略是少数服从多数，设置K为奇数的话总
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2023-11-03 13:46:30
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一、KNN算法描述 KNN（K Near Neighbor）：找到k个最近的邻居，即每个样本都可以用它最接近的这k个邻居中所占数量最多的类别来代表。KNN算法属于有监督学习方式的分类算法，所谓K近邻算法，就是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（就是上面提到的K个邻居），如果这K个实例的多数属于某个类，就将该输入实例分类到这个类中，如下图所示。
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2023-06-16 09:57:07
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背景与原理：KNN算法其实是逻辑最简单的分类算法——我们认为一个数据的类型是由与其最接近的数据决定的，而“接近”实际上就是我们度量两个数据点之间的距离，如果我们把一组数据看做一个向量$(x_{1},...,x_{n},y)$，其中$y$代表这个数据的类别，那么两组数据$X_{i},X_{j}$间的距离如果使用欧式距离表示为$L_{ij}=\sqrt{\sum_{k=1}^{n}(x_{ik}-x_
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2023-06-27 11:28:51
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3.最近邻算法KNN算法原理就是查找未知点的最近已知点，然后进行归类，但是当遇到最近邻都相差不多的时候，就需要更大的背景去识别k的意思是邻居的数量4.KNN算法(伪代码)Training Data--> D={xi,yi} #训练数据（输入的集合）
Diastance Metric--> d(q,x) #距离度量的方式
Number of Neighbors--> K
## 改进最近邻算法
最近邻算法（k-nearest neighbors，KNN）是一种简单而又常用的分类算法。它的原理非常直观，即对于一个新的样本，根据其距离最近的k个邻居的标签进行投票，将票数最多的标签作为新样本的分类结果。然而，KNN算法也存在一些问题，例如计算复杂度高、对于不平衡数据集的处理不佳等。在本文中，我们将介绍如何改进KNN算法，以提高其性能和适用性。
### 加权最近邻
K
原创
2023-07-16 16:37:42
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1. K近邻算法（KNN）2. KNN和KdTree算法实现1. 前言K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用，就是“物以类聚，人以群分”。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。KNN做回
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2024-08-11 16:08:54
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设想你想了解一个陌生人的饮食风格，如果你对他所知无几，那么最容易想到的一个捷径就是看看他生存的周围人群的口味。但是如果你对他的信息知道更多，例如知道他的年龄、收入等，那么这个时候就最好从他周围的人群中去挑选与他年龄、收入相近的人的饮食风格，这样预测会更准确一点。这其中蕴含的算法就是最近邻算法。
最近邻算法的思想很简单，”距离“相近的事物总会具有更多的共
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2024-04-06 12:33:16
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最近邻算法（K-NearestNeighbor），简称 KNN 算法。一个例子有一句老话叫作 “物以类聚、人以群分”。想象我们在一个特别的社区里，一条清澈的小河从社区中心流过，小河左侧环境优美，住着一群有钱人，家家户户都是别墅；而小河的另一侧，住着大片贫民，用茅草和纸板搭建的临时住所密密麻麻的。这时有一个新的住户从外面搬进了这个社区，他住在了小河的左侧，此时社区里就传开了消息：“我们这又搬来了一户
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2023-11-10 02:37:03
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-----------------------------------------------分割线---------------------------------------------一、简介我们可以用下面的方式定义最近邻搜索（NNS）问题：在一个度量空间X给定一组点P=p1,p2,…,pn，这些点必须通过以下方式进行预处理，给第一个新的查询点q属于X，快速在P中找到距离q最近的点，即最近邻
KNN（K-Nearest Neighbor），代表k 个最近邻分类法，通过K 个最与之相近的历史记录的组合来辨别新的记录。KNN 是一个众所周知的统计方法，在过去的40 年里在模式识别中集中地被研究[7]。KNN 在早期的研究策略中已被应用于文本分类，是基准Reuters 主体的高操作性的方法之一。其它方法，如LLSF、决策树
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2023-08-14 13:31:36
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目录一、简介二、举例理解三、算法步骤 四、其他说明1、关于距离的计算2、超参数3、关于K值的选择4、取K值的方法5、关于决策依据6、优缺点五、代码一、简介邻近算法（KNN）是数据挖掘分类技术最简单的方法之一，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个临近值来代表。如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中大多数属于某一个类别，则该样本也属于
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2024-01-15 07:01:14
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K最邻算法
原创
2023-12-02 15:20:36
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k-近邻算法概述：所谓k-近邻算法KNN就是K-Nearest neighbors Algorithms的简称，它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居)， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。k-近邻算法分析优点：精度高、对异常值不敏
最近邻旅行商算法是一种用于解决旅行商问题（TSP）的启发式算法。旅行商问题是一个经典的组合优化问题，目标是在给定的一组城市中，寻找一个最短路径，使得每个城市恰好访问一次后再返回到出发城市。最近邻旅行商算法通过局部贪心的方法，逐步构建路径，简单易实现，适合快速得到一个可行解。
以下是解决“最近邻旅行商算法 python”问题的过程记录。
首先，我们可以通过以下流程图来理解最近邻算法的基本过程：
1.算法概述（略）2.从文件中解析数据伪代码如下： 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作 （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。def knn(inx,dataset,labels,k):#inx输入向量，d
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2024-05-29 09:42:54
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