机器学习算法及代码实现--K邻近算法

最新推荐文章于 2024-08-16 21:25:57 发布
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本文介绍了机器学习中的K邻近算法，包括算法原理、距离计算方式（如欧氏距离）、实例演示以及算法优缺点。同时，讨论了算法的改进版本。文章最后提供了相关代码实现。

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机器学习算法及代码实现–K邻近算法

1、K邻近算法

将标注好类别的训练样本映射到X（选取的特征数）维的坐标系之中，同样将测试样本映射到X维的坐标系之中，选取距离该测试样本欧氏距离（两点间距离公式）最近的k个训练样本，其中哪个训练样本类别占比最大，我们就认为它是该测试样本所属的类别。

这里写图片描述

2、算法步骤：

 1）为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照
 2）选择参数K
 3）计算未知实例与所有已知实例的距离
 4）选择最近K个已知实例
 5）根据少数服从多数的投票法则(majority-voting)，让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别

3、距离

Euclidean Distance 定义
其他距离衡量：余弦值（cos）, 相关度 （correlation）, 曼哈顿距离 （Manhattan distance）
这里写图片描述
其他距离衡量：余弦值（cos）, 相关度 （correlation）, 曼哈顿距离 （M

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一、原理 K最近邻算法（K-Nearest Neighbor， KNN）是最基本的分类算法，其基本原理是：从最近的K个邻居（样本）中，选择出现次数最多的类别作为判定类别。K最近邻算法可以理解为是一个分类算法，常用于标签的预测，如性别。 实现KNN算法核心的一般思路： 相似度计算——计算未知样本和每个训练样本的距离； 排序——按照距离的递增关系排序； 统计标签——得到距离最...
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机器学习算法-K-近邻算法
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K Nearest Neighbor 算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法，总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法定义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。距离公式两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧氏距离二维平面上点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离：$$$$三维空间点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z3)间的欧氏距离：$$$$
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【机器学习】K-近邻算法详解(含算法样例代码实现)
weixin_52185996的博客
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近邻算法就是，先给定一个训练数据集，这个数据集中可能是某类物品的特征及分类，然后给出某个物品的特征，根据训练数据集中的各个物品的特征与这个需要判别分类的物品的“距离”远近，找出距离最近的 个，然后这 个物品中最多物品所归属的那个分类就是这个需要判别的物品所归属分类判断的结果。
K邻近算法_K邻近算法；_机器学习；_python；_K._
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最近邻算法（KNN）
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机器学习代码实现
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机器学习，里面有贝叶斯分类器代码，决策树，哈希代码，k平均代码，knn分类，逻辑回归分类，smo代码，数据集和样本点都在里面，可以让初学者更好连接算法的作用，是python就可以跑。
K-最近邻算法 matlab代码
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使用K-最近邻算法对三类样本进行分类的matlab代码
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Hu_Pengxue
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