关于KNN算法的一些.......

最新推荐文章于 2025-03-21 20:41:00 发布
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#python #机器学习

本文深入探讨了KNN算法，分析其优点如简单易懂，同时指出缺点包括计算效率低下、高度依赖数据质量及维度灾难等问题。文章介绍了KNN在分类与回归任务中的应用，并概述了机器学习流程，包括数据划分、预处理、模型训练与评估，以及通过网格搜索优化超参数。

KNN算法

1.优点： 简单
2.缺点：
- 利用率不高，费时
- 高度数据相关，边界数据影响很大
- 结果不具备解释性
- 维度灾难----->降维
3. 可以用于分类
4. 也可以用于回归

机器学习过程

  • 把数据分为测试数据和训练数据
  • 对测试数据集进行归一化、测试数据集进行归一化
  • 进行训练，判断准确度·
  • 可以通过网格搜索来获得最好的超参数，提高准确度

在这里插入图片描述

KNN(分类)算法及案例
weixin_41897403的博客
09-08 3万+
1 背景 KNN算法采用测量不同特征值之间的距离方法进来分类，思想类似成语近朱者赤近墨者黑。 1.1 KNN流程 最常用的度量距离方法是欧式距离，即计算测试集与待预测数据差值的平方和开方(1)。若多维度数据数值范围差异较大，需要先对所有数据进行标准化(2)或归一化(3)处理.                                                          ...
关于KNN算法入门
2201_75345884的博客
03-03 1333
knn全称是k-nearest neighbors，通过寻找k个距离最近的数据，来确定当前数据值的大小或类别。是机器学习中最为简单和经典的一个算法。
深入浅出理解kNN（k近邻算法）
MengHao的博客
03-22 8370
什么是kNN？ kNN 的名字中虽然含有 NN，但并不是我们常说的Neural Network神经网络。 kNN 英文全程 k - Nearest Network ,中文名 k近邻算法。 kNN 根据待分类样本周围的已知类别样本来判断待分类样本的类别。简单说， 如果你周围都是猴子，那 kNN 就认为你是猴子， 如果你周围都是大学生，那 kNN 就认为你是大学生。 如图，现在有一个水果，我们想知道它是梨还是苹果，于是我们根据它的大小形装颜色把它定位到坐标轴中，再看它在坐标轴中周围一定范围内的苹果多还是梨多
KNN 算法
错位的梦寐的博客
10-09 1836
文章目录01 场景代入02 kNN 算法介绍03 Python 代码实现04 sklearn 调包用 Python 一步步写出 Sklearn 中的 kNN 封装算法。Sklearn 划分训练集和测试集加载数据集Sklearn 调包划分数据集手写 train_test_split 函数封装 train_test_split 函数 01 场景代入 在一个酒吧里，吧台上摆着十杯几乎一样的红酒，老板跟你...
学习KNN算法重点目标
qq_45479211的博客
11-12 772
1.简述一下KNN算法的原理 kNN算法称为K最近邻分类算法。所谓k最近邻，就是最接近K的数据，用他们的最大特征结果来表示。 该算法设计3个主要因素：分类决策规则，距离与相似的衡量，k大小。 KNN做分类预测时，一般是选择多数表决法，即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本，预测为里面有最多类数的类别。而KNN做回归时，一般是选择平均法，即最近的K个样本的样本输出的平均值做为回归预测值。 对于距离...
01. KNN 算法详解
、张念
03-07 1964
kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所...
关于KNN算法的一些介绍
2301_79096986的博客
08-10 1555
这篇文章主要是关于KNN算法的一些简单介绍，包括它的算法主要思想、算法完整代码、算法流程图以及算法的引用数据集的说明。
KNN算法（k近邻算法）原理及总结
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m0_74405427的博客
10-09 13万+
KNN 算法，或者称 k最邻近算法，是有监督学习中的分类算法。它可以用于分类或回归问题，但它通常用作分类算法。
《机器学习》 KNN算法、数据可视化 No.1
wx_AHao1004Y的博客
08-15 2268
机器学习是一种人工智能（AI）的分支，旨在让计算机通过数据自动学习和改进。机器学习算法被设计用于从数据中提取模式和规律，然后利用这些模式和规律来做出预测或做出决策，而无需明确的程序指令。机器学习的基本原理是利用大量的输入数据进行训练，然后使用这些数据训练出的模型来进行预测和决策。训练过程一般包括以下步骤：数据收集和准备、选择合适的模型、训练模型、评估和优化模型。K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种常用的监督学习算法，用于解决分类和回归问题。
KNN算法
xiaoli2327的博客
03-21 1488
由此观之，K的取值对模型效果有着很大的影响，k取值过小模型容易被噪声影响，过拟合；K取值过大，模型容易欠拟合，尚未学习完好；
python机器学习算法实战里KNN 算法代码.rar
09-19
在Python的机器学习领域，KNN（K-Nearest Neighbors）...以上就是关于KNN算法及其在Python中实现的一些基本知识，以及根据给定文件名可能包含的内容。在实际应用中，理解和掌握这些概念对于机器学习实践是非常重要的。
机器学习算法之KNN算法实现.zip
04-20
综上所述，KNN算法是机器学习中一种基础且实用的分类方法，尽管存在一些局限性，但通过适当的优化和调整，仍然能在多种场景下发挥重要作用。在实际应用中，我们需要结合具体问题来选择合适的距离度量、K值，并考虑...
精选资源
KNN.rar_K-means KNN_K._knn matlab_knn算法
09-14
KNN算法基于“近朱者赤，近墨者黑”的原则，即一个样本的类别由其最近邻的K个样本的类别决定。在这个“KNN.rar”压缩包中，我们可以看到作者使用了另一种聚类算法——K-means来辅助实现KNN。 K-means是一种无监督...
kNN算法题.doc
08-11
标题中的“kNN算法题”实际上与传统的k-Nearest Neighbors（k-最近邻）算法没有直接关系，这里指的是在一个n边形中找到k个等分点的问题。描述指出，我们需要编写一个算法，该算法将一个具有n条边的多边形（其中每条...
(源码)基于Python的kNN算法实现.zip
最新发布
06-21
# 基于Python的kNN算法实现 ## 项目简介 本项目是一个基于Python的机器学习算法实现，主要聚焦于k近邻（kNN）算法的应用。通过kNN算法，项目实现了两个案例个人喜好程度预测和手写数字识别。 ## 项目的主要特性和...
小余同学的机器学习笔记3——Numpy（）的使用
chairon的博客
06-29 1721
numpy：生成数组或者向量 1.导入numpy import numpy numpy.__version__//查看版本号 2.数组的使用 使用切片生成的数组，对于成员类型没有限制 使用array（）生成的数组，不允许不同类型的数据出现。 np.array()相当于array（）。 3. 数据类型 4. 其他创建numpy的方法 np.zeros() np.ones()、np.full() 3.Np.arrange() 4.Np.linspace(start,end,num) 在这端
笔记——KNN算法实现分类和回归
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1. KNN分类 class KNN: def __init__(self,k): """初始化 """ self.k=k def fit(self,X,y): """训练方法 X:类数组类型(二维) 待训练的样本特征（属性） y：（一维） 样本的目标值（标签）""" self.X=np.asarray(X)#转化为ndarray数组类型 self.y=np.asarray(y
笔记——pandas学习2
chairon的博客
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在pandas中创建图像 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 1. 使用空气质量数据air_quality_no2.csv air_quality=pd.read_csv("data/air_quality_no2.csv",index_col=0,parse_dates=True) air_quality.head() #index_col=0,parse_dates=True表示把返回的表格的第一列作为索引， #把列中的数组转化为Ti
笔记——衡量回归算法的标准&&最好的评价指标R Square
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MATLAB实现基于KNN的Adaboost.M1算法教程
标题中提到的知识点为“matlab基于knn算法的adaboost实现”，这涉及到机器学习领域的两个重要算法：K-最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法和自适应提升（Adaptive Boosting, AdaBoost）算法。同时，还提到了...
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