K最近邻算法及其在R语言中的实现

最新推荐文章于 2024-04-19 01:07:13 发布
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文章标签： 近邻算法 r语言 算法 R语言
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本文介绍了K最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）算法的基本原理，包括计算距离、选择K值、寻找最近邻以及进行投票或计算平均值。还提供了在R语言中实现KNN算法的步骤，包括加载数据、划分训练测试集、特征缩放、进行预测和评估分类器性能。KNN算法是一种用于分类和回归问题的有效方法。

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K最近邻算法及其在R语言中的实现

K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它基于一个简单的思想：如果一个样本在特征空间中的K个最近邻中的大多数属于某个类别，那么该样本很可能属于该类别。在本文中，我们将介绍K最近邻算法的原理，并提供在R语言中实现KNN算法的示例代码。

KNN算法的原理如下：

  1. 计算距离：对于给定的测试样本，计算它与训练集中每个样本之间的距离。常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。

  2. 选择K值：选择一个合适的K值，它代表要考虑的最近邻的数量。

  3. 寻找最近邻：选择与测试样本距离最近的K个训练样本。

  4. 进行投票或计算平均值：对于分类问题，根据K个最近邻样本的类别进行投票，票数最多的类别被预测为测试样本的类别。对于回归问题，根据K个最近邻样本的目标值计算平均值，得到测试样本的预测值。

现在让我们在R语言中实现K最近邻算法。首先，我们需要加载所需的库和数据集。

# 加载所需的库
library(class)

# 加载数据集
data(iris)

接下来，我们将数据集分为训练集和测试集&#

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R语言中的K最近邻（K-Nearest Neighbors）算法
TechWhizKid的博客
08-21 359
在这个示例中，我们将使用一个虚拟数据集来说明算法。在这个示例中，我们将使用一个虚拟数据集来说明算法。我们将使用拆分后的数据集来训练模型，并评估其性能。我们将使用拆分后的数据集来训练模型，并评估其性能。现在，我们可以使用训练集来训练K最近邻模型。在这个示例中，我们创建了两个新样本，并使用训练好的模型对其进行了分类预测。在这个示例中，我们创建了两个新样本，并使用训练好的模型对其进行了分类预测。这里我们将数据集的70%用于训练，剩余的30%用于测试。这里我们将数据集的70%用于训练，剩余的30%用于测试。
用R语言实现K最近邻（KNN）算法
PixelLogic的博客
08-24 852
通过这个例子，你可以了解KNN算法的基本原理，并在实际问题中应用它进行分类任务。记住，KNN算法的性能还受到K值的选择和数据预处理的影响，所以你可以尝试不同的K值和特征处理方法来优化算法的性能。在这篇文章中，我们将使用R语言实现KNN算法，并提供相应的源代码。KNN算法的基本原理是根据样本的特征值，找到与待分类样本最近的K个邻居，并根据这K个邻居的标签进行分类。在这个例子中，我们使用R中自带的iris数据集，它包含了150个鸢尾花的测量数据。最后，我们可以使用测试集运行KNN算法，并评估其分类准确性。
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R语言实现K近邻(knn)算法
Sakuraaaaaaa的博客
06-24 4230
k近邻算法 需求 rm(list=ls()) knnProp=read.csv("kNN_fictious.csv",header = FALSE) #样本个数 Prow=86 #测试数据的个数 Srow=258 #循环次数 forNum=30 #knn算法 knn <- function(P,S,K){ #数组，存储最短的K个距离，样本分类标签和分类结果 #前K列为距离，1+K到2K为样本分类标签 #2K+1为分类结果，2K+2为原始分类标签 #2K+3为分类结果是否正确的判断，T
k近邻算法 r语言_带你学习经常听说的那个kNN(k近邻算法)
weixin_29614791的博客
12-31 1084
上一节内容，我们学习用逻辑回归解决了一个分类问题，帮助汽车公司广告部门预测到Sam购买汽车的意愿。但是解决问题的方法不只一种，还有其他算法可以解决分类问题。今天我们将学习到一个新的机器学习算法，这个算法比较不同，它和我们之前学习的线性回归、逻辑回归有点不太一样，它没有它们的训练过程(求拟合直线的参数的过程)，而是在对测试样本进行预测的时候再开始处理和计算，所以这是懒惰算法(lazy al...
数据挖掘-k近邻算法的R实现
qq_46118322的博客
06-21 1441
一、代码实现（R语言） 1.编写函数使用k近邻算法计算预测值 myknn
KNN.rar_K最近邻的土壤粒径插值和验证代码实现_knn_stress
09-15
标题中的“KNN.rar_K最近邻的土壤粒径插值和验证代码实现_knn_stress”揭示了这个压缩包文件包含的内容是关于K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法在土壤粒径插值问题上的应用及其代码实现，并且涉及到性能评估...
分类算法——K近邻算法及其R实现
一人一花
08-26 9232
原理：已知样本集中每一个数据与所属分类的对应关系，输入没有标签的新数据后，将新数据与训练集的数据对应特征进行比较，找出“距离”最近的k（通常k）数据，选择这k个数据中出现最多的分类作为新数据的分类。 算法描述：（1）计算已知类别数据及中的点与当前点的距离； （2）按距离递增次序排序 （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）返回频率最高的类别作为当前类
R语言中KNN算法的实现与性能优化
KNN是K-Nearest Neighbors的缩写，中文意为“K最近邻”。该算法的核心思想是基于实例的推理，也即通过找到与当前样本最接近的K个样本，利用它们的信息来进行预测。 KNN算法适用于分类和回归两大类问题。在分类问题...
KNN算法框架的实现、K-d树的实现、K-d树的加快搜索的原理、K-d树的最近邻以及K近邻搜索、K-d树的BBF优化
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2301_82243816的博客
04-19 679
关于面试刷题也是有方法可言的，建议最好是按照专题来进行，然后由基础到高级，由浅入深来，效果会更好。Java基础部分算法与编程数据库部分流行的框架与新技术（Spring+SpringCloud+SpringCloudAlibaba）这份面试文档当然不止这些内容，实际上像JVM、设计模式、ZK、MQ、数据结构等其他部分的面试内容均有涉及，因为文章篇幅，就不全部在这里阐述了。
R语言 k近邻法
zxy_clover的博客
03-12 3835
k近邻法是机器学习方法最简单的方法之一 基本思路：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一个类别，则该样本也属于这个样本。在k近邻法算法中，所选择的邻居都是已经正确分类来决定待分样本所属的类别。 k临近算法主要依靠周围有限的邻近样本，属于样本中概率大的样本。 r语言中k近邻法算法的实现 1、class包 knn(  ) 2、kknn包中的k
k近邻分类算法
05-28
k近邻算法，k Nearest Neighbor(KNN)，它的工作原理如下： 存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。当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数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。
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KNN(k邻近算法)是机器学习算法中常见的用于分类或回归的算法。它简单，训练数据快，对数据分布没有要求，使它成为机器学习中使用频率较高的算法，并且，在深度学习大行其道的今天，传统可解释的简单模型在工业大数据领域的应用更为广泛。本文介绍KNN算法的基本原理和用R代码实现。 算法介绍 KNN的核心思想可以用平常的俗语表示"物以类聚，人以群分"，就是相似的东西很有可能具有相似的属性。k邻近法假设给定一个训练数据集，其中的数据标签已给。对于新的样本，找到与其k个最近邻的训练数据，这k个训练数据的多数属于某个类，.
k近邻法：R实现(二)
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转载于：使用R完成K近邻分类 除了上文的方法以外，也可以使用R包kknn 使用数据集iris， 验证Petal.Length, Petal.Width两个特征的分类能力。代码如下： #使用数据集iris，先呈图查看一下关系 with(iris, plot(Petal.Length, Petal.Width, col=as.integer(Species))) text(2.2, 0.
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用R语言实现knn算法，步骤如下： 一、加载R包library(kknn) library(sampling) library(class)kknn是用来提供数据集和加权knn算法函数的，sampling是用来提供抽样算法函数的，class是用来提供knn算法函数的。 如果不能加载上面几个包请先下载。 二、准备数据 我用的数据是kknn包自带的数据集miete，可以通过几个
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KNN算法的原理很简单：对于给定的训练样本集，对于每个测试样本，我们计算其与训练样本的距离，并选择最近的K个邻居。K最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归问题。根据实际情况，你可以修改训练样本集和测试样本，调整K的值，以及应用其他的数据预处理和特征工程方法来改进分类器的性能。请注意，在实际应用中，我们通常会将数据集分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。上面的示例中，我们将训练样本和测试样本放在同一个数据集中，仅用于演示目的。，其中包含了两个特征。
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#计算距离函数支持通过不同类型的范数来计算距离。 #type = c("O", "I", "F", "M", "2") distance { r near_distance for(i in 1:r){ near_distance[i] } return (near_distance) } #计算与所有的训练集之间的距离关系 knn { d return
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