@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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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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一、KNN介绍KNN（K-Nearest Neighbor）算法，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。那么最近的邻居又是怎么回事呢？其实啊，KNN的原理就是当预测一个新的 值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。KNN算法可以用于分类和回归，是一种监督学习算法。思路：如果一个样本在特
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2024-04-06 09:49:14
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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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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
KNN(K-Nearest-Neighbour) Classifiers, 即K-近邻算法，是一种懒惰机器学习算法(lazy learning)。简而言之，它在拿到训练集数据时并不急着去建模，而是在拿到测试集数据后，再到训练集数据中去寻找该测试样本最近的“邻居”，即距离最近的K个训练样本，依照训练样本数据的所属类别，加权或不加权地得出测试数据的类别。那么应该选择多少个邻居呢，即K取值是多还是少好呢
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2023-10-15 09:04:55
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# KNN算法在R语言中的应用
K最近邻（K-Nearest Neighbors）是一种常用的无监督学习算法，常用于分类和回归问题。在R语言中，我们可以使用`class`包中的`knn()`函数来实现KNN算法。本文将介绍KNN算法的原理、在R语言中的实现以及一个简单的示例。
## KNN算法原理
KNN算法是一种基于实例的学习方法，其基本思想是通过计算待分类样本与已知样本的距离，选择距离最
原创
2024-02-23 08:17:20
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K近邻算法（KNN)是指一个样本如果在特征空间中的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。即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法适合分类，也适合回归。KNN算法广泛应用在推荐系统、语义搜索、异常检测。 KNN算法分类原理图：图中绿色的圆点是归属在红色三角还是蓝色方块一类？如果K=5（离绿色圆点最近的5个邻居，虚线圈内）
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2024-03-29 09:59:05
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常见的数据缺失填充方式分为很多种，比如删除法、均值法、回归法、KNN、MICE、EM等等。R语言包中在此方面比较全面，python稍差。 目前已有的两种常见的包，第一个是impyute，第二个是fancyimpute,具体的内容请百度，此方面的例子不是很多。比如fa
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2023-10-18 07:35:01
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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
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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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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KNN（K nearest neighbor）算法 KNNK nearest neighbor算法概念原理实践参考文献 1.概念KNN算法是分类算法的一个基础算法，它是一个先验算法，也就是需要首先有一个基础的分类，再对一个目标样本进行分类的算法。2.原理如下图，假设有一个样本集合已经分好为3类：绿、蓝、紫，现在要对一个目标样本（图中红点）进行分类。 其中每个样本有n个特征，每2个样本(x、y)之
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2024-05-21 11:11:23
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从今天开始给大家写机器学习算法，这个东西并不是大多数人想象的那么高深，也不是说编程的人，搞计算机的人才能学习使用，医学领域、社会科学领域的研究越来越多运用机器学习的，在我的理解中每个人都应该掌握基本的机器学习思想和基本的编程能力。这个系列的第一篇文章从简单的分类算法KNN开始：这个算法真的非常的简单，简单到初中生都可以掌握，所以大家一定要有信心：kNN is arguably the simple
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2024-04-03 12:27:18
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算法要点：knn（k-nearst neighbor）1：k：=最近邻点数，D：=training set of data2：for (待测点z)3：计算z和每个样例（x，y）的距离4：选择离z最近的k个训练样例的集合5：统计第4步得到的点哪一类多，则z就属于哪一类6：end for数据：libraryI(ISLR)names(Smarket )#R自带数据knn代码：attach(Sm
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2023-06-13 19:53:38
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Loading [MathJax]/jax/output/HTML-CSS/jax.js
KNN实例junjun2016年2月10日 实例一、K近邻算法R语言实践，使用class包中的三个函数knn()、knn1()、knn.cv()分别做K近邻分类，并比较结果#1、加载数据
data("iris")
#2、创建训练集和测试集数据
library(caret)## Loading
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。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算法是选择与输入样本在特征空间内最近邻的k个训练样本并根据一定的决策规则，给出输出结果 。KNN算法是
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2024-04-25 10:56:14
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【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算法是一种常见的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。KNN算法的核心思想是通过计算样本之间的距离来确定新样本的类别或数值。在本文中，我们将详细介绍KNN算法的原理、应用和优缺点。一、KNN算法的原理KNN算法的全称是K-Nearest Neighbor算法，它的基本思想是通过计算新样本与训练集中所有样本的距离，找到距离最近的K个样本，然后根据这K个样本的类别或数值来确定新样本的类别或数值
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2023-11-23 16:24:34
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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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