KNN算法原理本篇博客基于《机器学习实战》实现 算法原理简要概括，重在代码实现k-近邻算法(kNN)的工作原理是：存在一个样本数据集合，称训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即样本集中每一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，然后算法提取样本集中特征最相似的数据(距离最近)的分类标签。如图，图中绿点的标签是未知的，但已知它属于
1. 图像分类以及基本流程1.1 什么是图像分类 所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。虽然看起来挺简单的，但这可是计算机视觉领域的核心问题之一,计算机视觉领域中很多看似不同的问题（比如物体检测和分割），都可以被归结为图像分类问题。1.2 图像分类的挑战 物体分类与检测的难点与挑战在本文中分为３个层次
闲着无聊，这次自己动手实现一下简单的KNN分类算法，来实现对图片的分类，夯实一下自己的基础。 首先，KNN算法流程： 1）计算测试数据与各个训练数据之间的距离； 2）按照距离的递增关系进行排序； 3）选取距离最小的点； 4）确定最小点所在的位置； 5）返回最小点位置所在的类别作为测试数据的预测分类数据集：数据集采用Sort_1000pics数据集。数据集包含1000张图片，总共分为10类。分别是人
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2024-03-27 14:31:19
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机器学习实战学习笔记(2)-KNN算法(1)-KNN的最基本实现k-近邻算法k-近邻算法概述简单地说，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-近邻算法特点优点: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。k-近邻算法原理例子现在有一个神秘的水果，现在我们想知道它是橙子还是柚子。通常我们知道，柚子通常比橙子更大、更红。
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2024-08-07 12:45:33
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图像分类-KNN前言一、KNN算法原理1.1 基本理论1.2 距离度量1.2.1欧式距离1.2.2曼哈顿距离二、KNN算法实践2.1 KNN算法实现2.2 KNN进行图像分类-用于MNIST数据集2.3 KNN进行图像分类-用于CIFAR10数据集总结 前言KNN算法原理及实践github地址 一、KNN算法原理1.1 基本理论K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数
【图像处理】-034 knn算法 在读matting文献的时候，读到了knn matting，该算法在抠图之后的效果还可以，在后面的深度抠图时常用语制作训练样本的mask。这里，先对knn进行简单介绍。 文章目录【图像处理】-034 knn算法1 原理2 优劣势3 实现步骤 1 原理 knn算法，又称为k最近邻（k nearest neighbor）算法，是机器学习和数据挖掘中常用的一种分类算
一、KNN算法KNN(K-NearestNeighbor)算法既可以用于分类，也可用于回归。这里介绍他的分类用法。 训练集：一堆拥有标签的m维数据，可以表示为： 其中， 是标签，即所属类别。目标：一个测试数据x，预测其所属类别。 算法：计算测试点x与
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2024-05-10 18:46:35
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KNN-machine leanring notesKNN 算法简介KNN 算法流程KNN实现过程Sklearn总结 KNN 算法简介kNN(k-NearestNeighbor)，也就是k最近邻算法。顾名思义，所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思。也就是在数据集中，认为每个样本可以用离他最距离近的k个邻居来代表。–百度该算法就是用来找数据点在该纬度的数据空间中，离哪一些点的样本更接近，通过相关
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2024-04-01 15:24:05
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引子整个KNN已经完成，可视化的完成在该文章当中暂时不涉及，毕竟我理解的也还不完全，所以等到之后有空，敲完注释之后再在另外一篇博客里讲，或许那时候我还写出了，我现在所设想的图片像素块变化较大的检测并分割的函数呢。。。 在全篇代码当中引用的库（tkinter系列可以不用管，那是可视化的库） 全部的文件样式为：前期数据预处理 以上是主函数里的变量准备，之后将会在函数当中使用 这个第一个函数–统一更改图
# 如何用边构建图（Graph）——Java入门指南
在计算机科学中，图（Graph）是一种非常重要的数据结构，用于表示一组对象之间的关系。在本文中，我们将学习如何用Java语言实现一个简单的图结构，并通过边（Edge）来构建它。以下是我们要执行的步骤概览：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
| -------- | -------------------
原创
2024-10-01 05:36:37
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前言余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度将向量根据坐标值，绘制到向量空间中。用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，反之越接近0就表示两个向量相似度越低，这就叫"余弦相似性"。正文重温余弦定理先简单的重温一下高中数学知识，余弦定理 这个公式大
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2024-03-22 13:55:54
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一、点云的概念1、点云数据的组成点云是有许多的样本点进行组成的，而每个样本点是由一个六列一行的矩阵进行构成的。六列的数据为x、y、z、Nx、Ny、Nz（三组法向量）组成。一个整体的点云是由许多个点进行组合的。也就是六列多行的一个矩阵。2、点云是3d的表示的是位置的关系，2d表示的是像素坐标的关系。3、点云数据的特点解释：a.无序性：点云数据是点的集合，点之间进行相互调换，其自身带有的位置信息也就会
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2024-03-26 22:41:10
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一、kNN概念描述kNN算法又称为k最近邻(k-nearest neighbor classification)分类算法。所谓的k最近邻，就是指最接近的k个邻居（数据），即每个样本都可以由它的K个邻居来表达。kNN算法的核心思想是，在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。  
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2024-03-11 17:07:27
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一. KNN算法概述 KNN是机器学习中最基础也会是经典的算法，其思想用我们一句俗语就是“人以群分，物以类聚”，即一个样本在特征空间中与一类别中k个最相似，则认为这个样本就属于这个类别。二. KNN算法介绍 通过上图我们介绍一下KNN的思想，图中K表示K个最近邻居，KNN实质就是根据样本附近这K哥邻居是什么类别而判断新样本属于哪个类别。我们利用上图再直观解释一下，图中绿色方块是一个新的样本即需要判
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2024-07-03 02:58:45
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1.KNN算法KNN算法是最简单，也是最常用的分类算法，是有监督学习中的分类算法。1.1.算法简述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：K的取值肯定是至关重要的。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。听起来有点绕，还是举例说明：图中绿色的点就是我们要预测的那个点，假设K=3。那么
圆方树ref1ref2圆方树是处理带环图的利器，它可以把原图转化成一个树的形态，所以很多树的性质都可以在其上加以利用。圆方树实际上有两种。一种是仙人掌上圆方树，另一种是广义圆方树。蒯图预警：接下来引用的图片全部来自网络，除了csacademy的图，没有一张不是蒯的（不蒯图会死.jpg）。感谢各位被动提供照片的神仙。仙人掌上圆方树首先定义仙人掌：任意一条边只会出现在一个环里面的无向连通图。Like
今天开始回头复习基础算法，emmmmm……从kNN开始~~1.kNN简介 k近邻（k-Nearest Neighbor,简称kNN）是一种监督学习算法，其工作机制是：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。 敲黑板： <1> k近邻是监督学习算法； <2> k近
K近邻算法是我们学习机器学习时的第一个算法，K近邻算法不像其他算法那样需要建立一个显式的算法模型，但是掌握K近邻算法的原理非常重要。1.K-近邻(KNearestNeighbor,KNN)算法简介：对于一个未知的样本，我们可以根据离它最近的k个样本的类别来判断它的类别。以下图为例，对于一个未知样本绿色小圆，我们可以选取离它最近的3的样本，其中包含了2个红色三角形，1个蓝色正方形，那么我们可以判断绿
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2024-10-01 11:29:57
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距离变换是计算并标识空间点（对目标点）距离的过程，它最终把二值图像变换为灰度图像[1]（其中每个栅格的灰度值等于它到最近目标点的距离）。目前距离变换被广泛应用于计算机图形学、GIS空间分析和模式识别等领域。
按距离类型划分，距离变换可分为：非欧氏距离变换和欧氏距离变换（EDT）。其中EDT精度高，与实际距离相符，应用更广泛。目前随着应用的需要，已经有多种EDT算法[2-6]。按变换方式分，
k-近邻算法的概述 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
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2024-06-15 19:08:40
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