机器学习算法（二）——k近邻法（knn)

最新推荐文章于 2025-09-05 12:03:34 发布
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本文深入探讨了机器学习中经典算法之一的K近邻(knn)法，详细解析其原理与应用，为读者提供全面的理解。

今天来解析一下机器学习算法比较经典的knn—k近邻法。
一、K近邻法：
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由于kd树的内容较多，将在下一篇博客专门讲解kd树。

python机器学习实现K-近邻算法（KNN)
LDC，公众号【轻松学编程】
07-25 2312
机器学习 K-近邻算法（KNN) 以下命令都是在浏览器中输入。 cmd命令窗口输入：jupyter notebook 后打开浏览器输入网址http://localhost:8888/ 导引 如何进行电影分类 众所周知，电影可以按照题材分类，然而题材本身是如何定义的?由谁来判定某部电影属于哪 个题材?也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征?这些都是在进行电影分类时必须要考虑的...
机器学习算法 —— K近邻（KNN分类）
ZShiJ的博客
06-18 412
k近邻方法是一种惰性学习算法，可以用于回归和分类，它的主要思想是投票机制，对于一个测试实例x, 我们在有标签的训练数据集上找到和最相近的k个数据，用他们的label进行投票，分类问题则进行表决投票，回归问题使用加权平均或者直接平均的方法。knn算法中我们最需要关注两个问题：k值的选择和距离的计算。kNN中的k是一个超参数，需要我们进行指定，一般情况下这个k和数据有很大关系，都是交叉验证进行选择，但是建议使用交叉验证的时候，k∈[2,20]，使用交叉验证得到一个很好的k值。
[机器学习] 2 K-近邻算法
智者千虑 必有一失
05-23 1070
该系列文章是依据本人平时对机器学习的学习，归纳总结，所做的学习笔记。如有错误或待改善之处，请留下您宝贵的意见或建议。 本节学习第一个机器学习算法：K-近邻算法，它非常有效且易于掌握。简单的说，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-近邻算法的，优点：精度高，对异常值不敏感、无数据输入假定。                        缺点：计算
2 k-近邻算法
爱学习爱运动的专栏
02-26 619
k-近邻算法
机器学习（二）：k近邻法（kNN）
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04-13 4万+
引言：     k近邻法（k-nearest neighbor, kNN）是一种基本分类与回归方法，其基本做法是：给定测试实例，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个实例点，然后基于这k个最近邻的信息来进行预测。     通常，在分类任务中可使用“投票法”，即选择这k个实例中出现最多的标记类别作为预测结果；在回归任务中可使用“平均法”，即将这k个实例的实值输出标记的平均值作为预测结果；还...
机器学习——K-近邻算法（KNN）
CYTLOVELY的博客
11-29 4230
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。
机器学习——K近邻（KNN）算法
m0_64212754的博客
10-05 1691
K近邻算法（KNN）是一种用于分类和回归的统计方法。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。同时要注意，KNN 算法是有监督学习中的分类算法。在运行天气和旅行适合度代码时，出现以下错误查看资料后发现是切割时发生问题，一开始用如下这句代码进行切割，但是由于我的travel.txt文件中列与列之间是用空格分开的（如图是一部分数据），所以导致报错，后将如下代码修改成line.split（ ）后，即可成功运行。#修改前#修改后。
机器学习（二）——K近邻（KNN）算法详解
最新发布
2301_77755828的博客
09-05 2663
KNN（K-Nearest Neighbors，K近邻）算法是一种基础且直观的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。其核心思想是"物以类聚"：一个样本的类别或数值，可以由其特征空间中最接近的 K 个邻居的多数类别或平均值来决定。
机器学习之——K近邻（KNN）算法
m0_63916929的博客
10-09 8481
KNN是一种基于实例的学习算法，它根据训练样本的特征和对应的类别标签，通过计算测试样本与训练样本之间的距离来进行分类预测。本次实验使我们了解了K近邻算法的基本原理，概念模型以及算法流程，学会了如何使用KNN算法来解决一些简单的分类问题，解决问题：在导入数据源后输出打印资源矩阵与标签矩阵时标签矩阵输出全为0，或者是显示字符串转换为float类型失败，在查找问题后发现是资源文件中数据的储存必须按照float型进行存储，否则资源数据读取有误，无法正常导入，
机器学习（4）—— K近邻算法
jiaomongjun的博客
04-12 1063
给定一个待分类（或回归）的数据点，找到训练集中距离该数据点最近的K个邻居，然后通过这些邻居的标签（分类问题）或数值（回归问题）来预测该数据点的标签或数值。：待预测样本的类别由其K个最近邻居的**多数投票（Majority Voting）**决定。”，通过计算待预测样本与训练样本的距离，找到最近的K个邻居，基于这些邻居的标签进行预测。计算待分类点与所有训练集点之间的距离，常用的距离度量包括欧几里得距离、曼哈顿距离等。：计算样本间距离的方法（如欧氏距离、曼哈顿距离）。：选择最近的K个邻居（影响模型复杂度）。
机器学习算法——k-近邻算法
huangQK的博客
10-09 1685
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。
精选资源
机器学习算法KNN（K近邻）应用实例——实现对是否患糖尿病的预测
05-06
机器学习算法KNN（K近邻）应用实例 使用KNN（K近邻）算法对是否容易得糖尿病问题进行预测。 资源中包括完成的KNN算法训练和实现过程，以及用于机器学习的糖尿病数据集。 数据特征包括： Pregnancies：怀孕次数 ...
机器学习算法KNN（K近邻）应用-实现对是否患糖尿病的预测源码+PDF文档
11-06
机器学习算法KNN（K近邻）应用—实现对是否患糖尿病的预测源码+PDF文档机器学习算法KNN（K近邻）应用—实现对是否患糖尿病的预测源码+PDF文档机器学习算法KNN（K近邻）应用—实现对是否患糖尿病的预测源码+PDF文档...
机器学习算法 —— K近邻（KNN回归）
ZShiJ的博客
06-18 186
k近邻方法是一种惰性学习算法，可以用于回归和分类，它的主要思想是投票机制，对于一个测试实例x, 我们在有标签的训练数据集上找到和最相近的k个数据，用他们的label进行投票，分类问题则进行表决投票，回归问题使用加权平均或者直接平均的方法。knn算法中我们最需要关注两个问题：k值的选择和距离的计算。kNN中的k是一个超参数，需要我们进行指定，一般情况下这个k和数据有很大关系，都是交叉验证进行选择，但是建议使用交叉验证的时候，k∈[2,20]，使用交叉验证得到一个很好的k值。
机器学习算法（三拓展）——四种贝叶斯分类器
MIT_sword的博客
09-29 2367
今天给大家列举四种贝叶斯分类器： 1)NaiveBayes分类器 为简化计算,最简单的情形可假定各特征变量x是相对独立的,即为NB(Na????ve2Bayes)分类器,如图1所示・虽然这种条件独立的假设在许多应用领域未必能很好满足,但这种简化的贝叶斯分类器在许多实际应用中还是得到了较好的分类精度。 2)TAN分类器 TAN(TreeAugmentedNa????ve2Bayes)分类器对NB分类器进行了扩展...
机器学习算法（六）——集成学习三 之Bagging算法
MIT_sword的博客
09-30 1634
Bagging直接基于自助采样法bootstrap sampling。 自助采样法的步骤是：给定包含 N个样本的数据集： 先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回原始数据集。 这样经过 N 次随机采样操作，得到包含 N个样本的采样集。 初始训练集中有的样本在采样集中多次出现，有的则从未出现。一个样本始终不在采样集中出现的概率是 。 根据 因此初始训练集中约有 63.2% 的样本出现在了...
机器学习算法——极大似然估计
MIT_sword的博客
10-08 975
极大似然估计： 1.若总体X为离散型，其概率分布列为 其中 为为未知参数。设 是取自总体的样本容量为n的样本，则 的联合分布律为 。又设 的一组观测值为 ，易知样本 取到观测值 的概率为 这一概率随 的取值而变化，它是 的函数，称 为样本的似然函数。 2.若总体X为连续型，其概率密度函数为 ，其中 为未知参数。设 是取自总体的样本容量为n的简单样本，则 的联合概率密度函数为 。又设 的一组观测值为...
机器学习算法——概率图
MIT_sword的博客
10-01 638
1.概率图模型probabilistic graphical model 就是一类用图来表达随机变量相关关系的概率模型： 用一个结点表示一个或者一组随机变量。 结点之间的边表示变量间的概率相关关系。 概率图描述了：联合概率分布在所有随机变量上能够分解为一组因子的乘积的形式，而每个因子只依赖于随机变量的一个子集。 2.根据边的性质不同，概率图模型可以大致分为两类： 使用有向无环图表示随机变量间的依赖...
机器学习算法（六）——集成学习一
MIT_sword的博客
09-30 497
在这之前已经介绍了不少机器学习回归和分类的方法，今天将整理一下集成学习也可以说是组合学习算法。 集成学习ensemble learning是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。其一般结构为： 先产生一组“个体学习器”（individual learner) 。个体学习器通常由一种或者多种现有的学习算法从训练数据中产生。 如果个体学习器都是从某一种学习算法从训练数据中产生，则称这样的集成学习是同...
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