K-Nearest Neighbours(KNN) 模型

一连有梦咿 一连有梦咿 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 1.6k累计阅读 1.6k平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄7年
关注
VIP免费 原创 最新推荐文章于 2026-06-10 12:20:42 发布 1.6k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
ESL读书笔记2b：bias-variance tradeoff之 knn在k=1情况下受目标函数影响的bias和variance 本文为Element of Statistical Learning (ESL, https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/)的读书笔记。文中并不全是对原书的总结整理，很多内容是基于原书，笔者自己的演绎，不具有权威性，欢迎指教。 第二章框架请看：ESL读书笔记2a：监督学习框架总览（未完待续）此部分主要讨论knn（k nearest neighb 阅读详情

KNN 模型，可用于分类和回归分析

分类模型

KNN模型可记住整个训练数据，对一个new instance的分类流程有以下三步：
在这里插入图片描述
当K=1时，分类边界线变化较大，not smooth，有时候呈锯齿状，高方差。这种模型具有高的复杂性，数据过拟合。尝试对每个点正确的预测，从而忽略了数据的整体分类趋势。
在这里插入图片描述当K=11时，分类界限更平滑，这种模型具有低的复杂性，单个点对预测的结果不会有巨大的影响，而是整合了训练数据集的整体趋势
在这里插入图片描述
KNN 模型的相关代码如下，设定K为1，3，11时，分类背景的平滑程度，以及训练数据及预测数据的准确性如下面三个图所示
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

最低0.47元/天 解锁文章
标签
#机器学习 #回归 #分类
机器学习算法（四）：KNN算法 KNN算法K近邻算法（k-nearest neighbor，k-NN）是一种分类与回归的方法。K近邻法的输入为实例，输出为实例的类别，这里的类别可以取多类。分类时，对于新的实例，根据k个最近邻的训练数据的类别，通过多数表决的方法进行预测。K近邻算法实际上是利用训练数据对输入空间进行划分，并作为其分类的模型。前面我们也有提到，k邻近是一种分类与回归的方法，但是接下来我们要讨论的是分类的这一方面。而对于 阅读详情

相关推荐

监督学习：k近邻（kNN）

关于k近邻的一些理解。 一、k近邻的思想 给定一个打好标签的训练集，对一个新的样本，在训练集中找到

噜噜啦嘞嘞 2124

机器学习算法（三）K近邻（k-nearest neighbors）

一、KNN的介绍和应用 1.1 KNN的介绍 kNN(k-nearest neighbors)，中文翻译K近邻。我们常常听到一个故事：如果要了解一个人的经济水平，只需要知道他最好的5个朋友的经济能力，对他的这五个人的经济水平求平均就是这个人的经济水平。这句话里面就包含着kNN的算法思想。 示例 ：如上图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形

God58991的博客 1614

机器学习|K邻近(K Nearest-Neighbours)

例如，若果你想分类一个新的数据点(绿点)，可以查看训练数据中哪些数据点与它最接近，并根据这些最接近的数据点和标签来预测它的标签(红点或蓝圆)。在日常生活中，我们经常无意识地使用欧几里得距离，例如，当我们说两地之间的"直线"距离时，实际上是在引用欧几里得距离。这是一个用户指定的正整数，即训练数据分类数量，代表要考虑的最近邻居的数量，上图中假设 K=2,即训练数据分类为蓝色圆和红色三角两类标签。随着 k 值的增加，分类决策的边界会变得更加平滑，可能会忽视数据中的细微模式，导致欠拟合。用于计算数据点之间的距离。

448

python机器学习小记——基于K近邻(k-nearest neighbors)模型的分类&回归

【阿里天池云-龙珠计划】python机器学习小记 <task02：K近邻(k-nearest neighbors)分类&回归模型> 目录【阿里天池云-龙珠计划】python机器学习小记一、算法原理及应用介绍 二、基于Demo数据集的kNN分类 三、基于莺尾花数据集的kNN分类 四、模拟数据集–kNN回归 五、马绞痛数据–kNN数据预处理+kNN分类pipeline 【写在前面】 不知不觉已经第三篇了，希望可以坚持下去总结一年多的积累 曾无数次遇到bug在优快云找到了解答，这个系列的

Cedric_Chen_的博客 1021

机器学习笔记——KNN（K-Nearest Neighbors，K 近邻算法）

本笔记介绍机器学习中的 KNN（K-Nearest Neighbors，K 近邻算法）

haopinglianlian的博客 2410

R语言机器学习算法实战系列（六）K-邻近算法分类器 (K-Nearest Neighbors)

本文介绍了K-邻近算法（KNN）的基本原理及其在R语言中的实现。KNN是一种基于距离度量的分类和回归方法，通过查找样本点的最近邻居来预测其类别或属性。文章详细阐述了KNN的步骤，包括确定K值、距离度量、特征空间表示、查询点处理、寻找最近邻居及决策规则等。此外，还介绍了加权KNN算法，通过为近邻分配不同权重来提高预测准确性。文章还提供了R语言实现KNN的完整教程，包括数据下载、加载R包、数据预处理、数据切割、模型构建、预测与评估等步骤。数据集来自乳腺癌风险预测项目，包含569份恶性和良性肿瘤样本的32类指标。

专注生信领域 983

开源滑翔伞升降速度表：基于STM32与传感器融合的DIY飞行仪表

传感器融合是现代嵌入式系统与物联网设备中的核心技术，它通过整合多个传感器的数据，利用滤波与估计算法，获得比单一传感器更精确、更可靠的环境感知能力。其技术价值在于提升系统的鲁棒性、精度和上下文理解能力，广泛应用于无人机导航、可穿戴设备、工业监测及智能驾驶等领域。本文聚焦于一个具体的工程实践案例——开源多功能滑翔伞升降速度表（Open-Vario），该项目巧妙地运用了**卡尔曼滤波器**进行气压与GNSS数据的融合，以精确计算升降率，并基于**FreeRTOS**实时操作系统构建了一个稳定、可扩展的嵌入式平台，

weixin_33657398的博客 176

基于浏览器插件的拼多多买家订单导出方法

基于浏览器插件的拼多多买家订单导出方法

2501_93542170的博客 1719

linux虚拟机和电脑ping通（可上网）

linux虚拟机(Ubuntu)和电脑ping通。

观则明的博客 4117

Plant Simulation与ABB机器人虚实结合

Plant Simulation与ABB机器人虚实结合

santayana的专栏 1869

自动识别象棋棋子的OpenCV应用

在计算机视觉领域，OpenCV是一个广泛应用的开源计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和分析工具。本文将介绍如何使用OpenCV实现自动识别象棋棋子的功能，并提供相应的源代码。通过以上代码，我们可以实现对棋盘图像中棋子的自动识别。需要注意的是，以上代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和算法优化，以获得更好的识别效果。函数利用预处理后的图像，寻找图像中的轮廓，并根据轮廓的面积筛选出可能的棋子轮廓，最后在原图像中提取棋子区域。在主程序中，我们读取输入图像，并调用。

WzisTypescript的博客 907

Vue3 + uniapp 踩坑：iOS 真机调试一直报错Maximum call stack size exceeded,和(in promise)MiniProgramError err的解决方法

不是你写错代码，是微信开发工具和 iOS 真机调试的兼容问题。开个空项目都报错，勾个设置就没问题，不是你，是工具的锅。

代码简单说 Vue、JAVA、PHP、Node.js 熟练运用，接口、架构、性能全搞定。 1267

【运动规划算法项目实战】全覆盖分区算法

全覆盖规划在机器人学领域具有重要意义，其应用场景涵盖了自动农场、扫地机器人、扫描监视无人机等多个领域。该问题的核心目标是使机器人能够从指定起点出发，规划一条避开障碍物、同时路径尽可能短的轨迹，从而实现对特定区域的全面覆盖。在实际应用中，全覆盖规划的成功实现对于提高机器人在各类环境中的工作效率至关重要。这一问题的解决涉及到高效的路径规划和规划区域分解技术。其中，梯形单元分解算法是一种常用分区的技术，过将地图上需要规划的区域进行分区，采用梯形分解的方式，可以更好地应对复杂环境。全覆盖算法规划流程。

xiewf的博客 1万+

从 Product Master 视角理解 Configurable Products

摘要：SAP S/4HANA中的可配置产品（Configurable Products）通过集中管理产品变体解决主数据膨胀问题。以汽车和服务器为例，销售端显示为单一产品，生产端则处理多维度组合。核心机制包括：1）使用KMAT物料类型或Configurable标记；2）通过特征（characteristics）定义可选项；3）用分类（class）组织特征；4）配置档案（configuration profile）控制业务逻辑。这种设计将客户选择与主数据解耦，避免为每个组合创建独立物料，同时支持销售配置、生产B

2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年 84

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
上一篇： Python K-NN分类器机器学习
下一篇： Linear Regression: Least-Squares
点赞 1
评论 0
书签 书签 0
一连有梦咿
一连有梦咿
博客等级 码龄7年 11粉丝 57原创
+ 关注 专栏目录
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值