k-近邻算法

最新推荐文章于 2025-03-23 14:38:01 发布
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k-近邻法(k-nearest neighbor, k_NN) 是一种基本分类与回归方法.

kNN的输入为实例，输出为实例的类别. kNN假设定给一个训练数据集，其中的实例类别已经给定. 分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测. 实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型“.

kNN的三个要素是： k的选择、距离度量及分类决策规则.

通常选择交叉验证来选取最合适的k值.

算法——k-近邻算法
m0_66890670的博客
08-11 3985
对k-近邻算法的详细学习，包括k-近邻算法流程，k值选取，kd树，k-近邻算法的python代码，k-近邻算法的优缺点总结。
一文理解什么是k-近邻算法
码上飞扬的博客
06-11 1261
k-近邻算法是一种基于实例的学习方法，属于监督学习范畴。它没有显式的训练过程，而是在分类时直接从训练数据集中寻找与新实例最接近的k个实例，然后根据这k个实例的类别来决定新实例的类别。这里的“近邻”指的是特征空间中的距离。k-近邻算法虽然简单，但它的原理和应用却非常广泛。通过本文的介绍，希望读者能够对k-近邻算法有一个清晰的理解，并能够在实际问题中灵活运用。记住，选择合适的k值和距离度量是使用k-近邻算法的关键。在实际操作中，不断尝试和优化，才能发挥出k-近邻算法的最大潜力。
K-近邻算法
leo_ksa的博客
03-23 1035
K-近邻算法（K-Nearest Neighbor，简称KNN）是一种基本且简单的分类算法。K-近邻算法的思想是通过计算新数据点与训练数据集中各个数据点的距离，找到距离最近的K个数据点，然后根据这K个邻居的类别来预测新数据点的类别。
使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果（kNN）
Python、C++、HTML、Java
02-23 2万+
使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果。
机器学习——K-近邻算法（KNN）
CYTLOVELY的博客
11-29 3771
K-近邻算法（K-Nearest Neighbors, 简称 KNN）是一种基于实例的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过计算数据点之间的相似度（通常是距离度量），然后预测新的数据点的标签或数值。在图像分类任务中，KNN 可以通过计算图像特征向量之间的距离来分类，例如手写数字识别。KNN 可用于垃圾邮件检测，通过比较新邮件和历史邮件的相似性，判断其类别。原则，根据 kkk 个最近邻居的类别进行投票，选出出现最多的类别。基于用户相似度的推荐系统中，KNN 常用于查找兴趣相似的用户群体。
K-近邻算法（KNN)
Running Snail
03-25 6万+
​ K近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）是一种最经典和最简单的*有监督学习*方法之一
机器学习算法——k-近邻算法
huangQK的博客
10-09 1603
k-近邻算法（k-Nearest Neighbour algorithm），又称为KNN算法。KNN的工作原理：给定一个已知标签类别的训练数据集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最邻近的k个实例，如果这k个实例的多数属于某个类别，那么新数据就属于这个类别。由那些离X最近的k个点来投票决定X归为哪一类。下面我们通过一个简单的小例子来了解一下k-近邻算法：图1-1图1-1是一个很基础的knn算法模型。
什么是K-近邻算法？
Despicable_Me的博客
05-16 1011
K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种基本的分类和回归算法。它的基本原理是通过测量样本之间的距离来对未知样本进行分类或预测。KNN算法被归类为一种“懒惰学习”（lazy learning）算法，因为它没有显式地从训练数据中学习模型，而是在需要进行分类或预测时才对训练数据进行计算。
Python3《机器学习实战》学习笔记（一）：k-近邻算法(史诗级干货长文)
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Jack-Cui
07-15 18万+
本文将从k-邻近算法的思想开始讲起，使用python3一步一步编写代码进行实战训练。并且，我也提供了相应的数据集，对代码进行了详细的注释。除此之外，本文也对sklearn实现k-邻近算法的方法进行了讲解。实战实例：电影类别分类、约会网站配对效果判定、手写数字识别。
使用Weka进行K-近邻算法和K-均值算法的使用-附件资源
03-02
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机器学习实战-k-近邻算法改进约会网站的配对效果
08-15
在本实践项目中，我们将深入探讨如何利用机器学习中的k-近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）来改进约会网站的配对效果。KNN是一种非参数监督学习方法，常用于分类和回归任务。在这个案例中，我们将关注其在...
基于k-近邻算法实现手写数字识别系统python源码+文档说明（高分项目）
12-30
近邻算法实现手写数字识别系统python源码+文档说明（高分项目）基于k-近邻算法实现手写数字识别系统python源码+文档说明（高分项目）基于k-近邻算法实现手写数字识别系统python源码+文档说明（高分项目）基于k-近邻...
基于双向长短期记忆网络(BILSTM)的MATLAB数据分类预测代码实现与应用
最新发布
08-09
基于双向长短期记忆网络（BILSTM）的数据分类预测技术及其在MATLAB中的实现方法。首先解释了BILSTM的工作原理，强调其在处理时间序列和序列相关问题中的优势。接着讨论了数据预处理的重要性和具体步骤，如数据清洗、转换和标准化。随后提供了MATLAB代码示例，涵盖从数据导入到模型训练的完整流程，特别指出代码适用于MATLAB 2019版本及以上。最后总结了BILSTM模型的应用前景和MATLAB作为工具的优势。 适合人群：对机器学习尤其是深度学习感兴趣的科研人员和技术开发者，特别是那些希望利用MATLAB进行数据分析和建模的人群。 使用场景及目标：①研究时间序列和其他序列相关问题的有效解决方案；②掌握BILSTM模型的具体实现方式；③提高数据分类预测的准确性。 阅读建议：读者应该具备一定的编程基础和对深度学习的理解，在实践中逐步深入理解BILSTM的工作机制，并尝试调整参数以适应不同的应用场景。
路径规划人工势场法及其改进Matlab代码，包括斥力引力合力势场图，解决机器人目标点徘徊问题
08-09
用于机器人路径规划的传统人工势场法及其存在的问题，并提出了一种改进方法来解决机器人在接近目标点时出现的徘徊动荡现象。文中提供了完整的Matlab代码实现，包括引力场、斥力场和合力场的计算，以及改进后的斥力公式引入的距离衰减因子。通过对比传统和改进后的势场图，展示了改进算法的有效性和稳定性。此外，还给出了主循环代码片段，解释了关键参数的选择和调整方法。 适合人群：对机器人路径规划感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者，尤其是有一定Matlab编程基础并希望深入了解人工势场法及其改进算法的人群。 使用场景及目标：适用于需要进行机器人路径规划的研究项目或应用场景，旨在提高机器人在复杂环境中导航的能力，确保其能够稳定到达目标点而不发生徘徊或震荡。 其他说明：本文不仅提供理论解析，还包括具体的代码实现细节，便于读者理解和实践。建议读者在学习过程中结合提供的代码进行实验和调试，以便更好地掌握改进算法的应用技巧。
基于LBP特征与DBN算法的人脸识别MATLAB程序实现及优化
08-09
基于LBP特征与深度信念网络(DBN)的人脸识别MATLAB程序。该程序利用LBP进行特征提取，构建了一个四层DBN模型，其中包括三层隐含层和一层输出层。通过RBM预训练和BP反向传播算法微调，实现了高精度的人脸识别，准确率达到98%，错误率为1.67%。此外，程序还包括学习曲线绘制功能，用于调整正则化参数和其他超参数，以优化模型性能。 适合人群：对机器学习、深度学习以及人脸识别感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效人脸识别的应用场景，如安防监控、身份验证等。主要目标是提高人脸识别的准确性和效率，同时提供详细的代码实现和优化技巧。 其他说明：文中提到的ORL数据库已做对齐处理，直接应用LBP可能会导致一定的误差。硬件方面，程序在i7 CPU上运行约需半小时完成一次完整的训练。为加快速度，可以考虑将RBM预训练改为GPU版本，但需额外配置MATLAB的并行计算工具箱。
三菱FX3U六轴标准程序：实现3轴本体控制与3个1PG定位模块，轴点动控制、回零控制及定位功能，搭配气缸与DD马达转盘的多工位流水作业方式
08-09
三菱FX3U PLC的六轴控制程序，涵盖本体三轴和扩展的三个1PG定位模块的控制。程序实现了轴点动、回零、相对定位和绝对定位等功能，并集成了多个气缸和一个由DD马达控制的转盘，用于转盘多工位流水作业。文中展示了部分核心代码，解释了各个功能的具体实现方法和技术细节。同时，强调了该程序在工业自动化领域的广泛应用及其重要性。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是熟悉三菱PLC编程的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要实现复杂多轴控制和流水线作业自动化的工业环境，如制造业生产线。目标是提高生产效率和精度，减少人工干预。 其他说明：该程序不仅展示了具体的编程技巧，还提供了对系统架构和逻辑控制的理解，有助于进一步优化和扩展工业自动化解决方案。
北京交通大学机器人技术与应用研究性学习
08-09
完整报告（PDF）、完整代码
MATLAB实现基于子空间方法的MIMO-OFDM信道估计与均衡系统
08-09
本项目使用MATLAB开发了一套完整的MIMO-OFDM系统信道估计与均衡解决方案，采用子空间方法进行精确信道参数估计，并集成MMSE均衡器实现高效信号补偿，适用于5G等现代无线通信场景。
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