K-近邻算法 机器学习实战（阅读笔记）

最新推荐文章于 2024-12-25 10:24:27 发布
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分类专栏： 机器学习算法学习 文章标签： 机器学习学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/MrHelicopter/article/details/79223586
本文介绍了K近邻算法的优点和缺点，包括其高精度、对异常值不敏感等特点，同时也指出该算法计算复杂度和空间复杂度较高的问题。此外，还详细解释了K近邻算法的工作原理，即通过计算新数据与训练样本集中数据之间的相似度来确定新数据的分类。

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优点：精度高 ，对异常值不敏感，无数据输入假定

缺点：计算复杂度高，空间复杂度高

适用数据范围：数值型，标称型


算法原理：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中的每个数据都存在标签，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，然后算法提取样本中特征中最相似数据的分类标签，一般来说， 我们只选择样本数据及中前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。


如何计算最相似？如何比较最相似？


K-近邻算法
乐享极客
02-16 503
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。 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高 适用数据范围：数值型和标称型 工作原理：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。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
机器学习实战——2.k-近邻算法
RF~or的博客
07-18 1460
2.1k-近邻算法概述 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离进行分类。
《机器学习实战》第二章k-近邻算法
yuanxun4683的博客
01-28 460
《机器学习实战》 第二章.k-近邻算法 2.1 k-近邻算法概述 采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类 k-近邻算法 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 使用数据范围：数值型和标陈型。 2.2 工作原理 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
数据挖掘（四）KNN
May the Force be with you
11-07 2467
k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。一句话总结: 近朱者赤近墨者黑！k 近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k 近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。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。因此，k近邻算法不具有显式的学习过程。k 近邻算法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”。
机器学习实战-KNN
navixin的博客
11-14 207
一、KNN算法的特点及使用方法knn算法 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高 适用范围：数值型，名义，标称型 knn的使用流程1.收集数据： 2.准备数据：需要结构化的数值型数据，使用前需要注意归一化 3.分析数据：找到潜在的关联 4.测试算法：计算错误率 5.使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行knn算法判定输入数据分别属于
机器学习——K-近邻算法
其疾如风 其徐如林 侵略如火 不动如山
05-29 557
简而言之，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类。 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型（目标变量的结果只在有限目标集中取值）。 算法的工作原理：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关系。输入没有标签的新数据后，将数据的每个特征与
《机器学习实战》（新手入门笔记）-第2章 k-近邻算法（kNN）
最新发布
weixin_44987656的博客
12-25 447
工作原理：存在一个样本集合（训练样本集），且样本集合中每个数据都存在标签（也就是我们已知训练样本集合中每个数据所属分类的对应关系），再输入不带标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集合中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集合中特征最相似数据的分类标签(一般来说，我们只选择样本集合中k个相似的数据，通常k不大于20的整数，并在k个最相似的出现次数最多的分类作为新数据的分类)。（2）准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式。（5）测试算法：计算错误率，全面评估模型的准确率。
机器学习实战笔记——k-近邻算法
yuexiahandao的专栏
09-29 418
K-近邻算法 描述 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。 算法特点： 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。（耗时，耗计算资源，例如中间数据的存储，另外是测试对象，要和所有的样本对象进行比较，没有训练的过程，只有测试过程。）。最大的缺点就是无法给出数据的内在含义。 适用数据范围：数值型（可以通过范围进行散列）和标称型。（散列...
机器学习实战笔记2：使用K-近邻算法改进约会网站的配对效果
渴望飞翔的猪
09-14 421
一 背景 在学习了上一节简单的k-近邻算法实现后，这一篇文章讲一下书中给出的一个例子，在约会网站上使用k-近邻算法： 1）收集数据：可以使用爬虫进行数据的收集，也可以使用第三方提供的免费或收费的数据。一般来讲，数据放在txt文本文件中，按照一定的格式进行存储，便于解析及处理。 2）准备数据：使用Python解析、预处理数据。 3）分析数据：可以使用很多方法对数据进行分析，例如使用Matpl...
机器学习实战：k-近邻算法解析
"机器学习实战笔记（1）——深入解析k-近邻算法" 这篇机器学习实战笔记主要聚焦于k-近邻（k-Nearest Neighbors, k-NN）算法，这是一种基础且实用的监督学习算法，常用于分类任务。k-NN算法的基本思想是通过寻找训练...
机器学习——K-近邻算法基础入门（简单易懂）
DreamWendy的博客
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一、K-近邻算法概述 简单地说，K-近邻算法就是采用测量不同特征值之间的距离方法来进行分类。 优点：精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定简单地说。 缺点：计算复杂度高，空间复杂度高。 适用范围：数值型和标称型。 工作原理： 　　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，输入没有标签的新数据之后，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，然后算法提取出样本集中特征最相似数据的分类标签。一般来说，我们只选择样.
python3.5《机器学习实战》学习笔记（一）：k近邻算法
weepon的博客
09-12 6527
转载请注明作者和出处：http://blog.youkuaiyun.com/u013829973 系统版本：window 7 （64bit） python版本：python 3.5 IDE：Spyder （一个比较方便的办法是安装anaconda，那么Spyder和jupyter以及python几个常用的包都有了，甚至可以方便的安装TensorFlow等，安装方法链接）k近邻算法1.1 k近邻算法概述
算法
u011183517的专栏
12-11 264
1.k-近邻算法（kNN）：选择k（k 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。 2.逻辑回归 3.决策树 ：重点在于选择哪一个属性作为分裂属性。 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。 缺点：可能会产生过度匹配问题。 适用数据类型：数值型和标称型。 分裂
成功解决ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [86, 891]
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成功解决ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [86, 891] 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples...
优快云机器学习笔记十一 k-近邻算法
猿来这样-谢厂节的博客
06-23 4270
本文内容来自《机器学习实战》中国工信出版集团 人民邮电出版社一、简介简单地说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进来分类 特点： 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高 适用数据范围：数值型和标称型 k-近邻算法称为kNN，它的工作原理是：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
机器学习常见算法
ShenWeiKKX的博客
08-14 230
KNN（K-近邻）：优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高 适用数据范围:数值型和标称型 利用数据的欧式距离等，要事先存入一部分数据对比占存储。 决策树：利用香农信息熵原理从上至下选出最佳特征判断。 朴素贝叶斯：利用贝叶斯公式，P(C|D)= P(D|C) *P©/P(D) = (P(D1|C)P(D1|C)…*P(Dx|C)) *P©/P(D) Logis...
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iuukai
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weixin_30955341的博客
08-02 150
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