K近邻算法

最新推荐文章于 2023-08-22 09:05:17 发布
最新推荐文章于 2023-08-22 09:05:17 发布
阅读量260 收藏
点赞数
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cjavacjavacjava/article/details/75519245
版权

1、收集数据

2、计算目标数据与所有数据的距离

3、取前K个距离最小的数据

4、取3中出现最多的类，则目标数据属于这个类

机器学习笔记九：K近邻算法（KNN）
谢小小XH
03-18 7082
KNN原理和实战
K近临算法（KNN）
nealgavin的专栏
03-03 2567
什么是K近临算法 K近临算法是基于实例的学习算法，俗称KNN 什么是基于实例基于实例的学习算法只是简单的把样例存储起来。把这些实例中泛化的工作推迟到必须分类的时候。每当学习器遇到一个新的实例时，它将实时分析这个实例与以前存储的实例的关系，并据此把一个目标函数值赋到新的实例。K近临原理介绍 k近临的思路是找K个与目标最相似的样本，认为目标就属于K个样本中最多频次的类别。 分类 对未
《机器学习实战》读书笔记—k近邻算法c语言实现（win下）
weixin_34406061的博客
11-09 237
#include <stdio.h> #include <io.h> #include <math.h> #include <stdlib.h> #define K 10 //kNN中选取最近邻居的个数 #define LINE 1024 //每个文件字符数 const char *to...
k-近邻算法
qq_40717644的博客
11-20 243
简介： 存在一个样本数据集合，也称作为样本训练集 并且样本集中的每个数据都存在标签 即我们知道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， 将新的数据的每个特征与样本集中的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最邻近)的分类标签。 一般来说 我们只选择样本数据集中前K个最为相似的数据，这就是k-邻接算法中k的出处 通常K是不大于20的整数 。最后选择K个最为相似数据中出现...
【机器学习】分类算法 - KNN算法（K-近邻算法）KNeighborsClassifier
热门推荐
wangyuxiang946的博客
08-22 1万+
K-近邻算法的核心思想是根据「邻居」来「推断」你的类别。
第二章K近邻算法PPT课件
04-15
第二章K近邻算法，第二章K近邻算法课件，第二章K近邻算法PPT
K近邻算法_k近邻算法Mtlab_k近邻_K值_masterc2t_K._
09-30
K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种基础且广泛应用的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。在机器学习领域，KNN以其简单易懂和无需模型训练的特点而备受青睐。该算法的基本思想是：对于一个新的未知...
K近邻算法-讲解
06-17
### K近邻算法详解 #### 一、K近邻算法概览 K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基于实例的学习方法，广泛应用于模式识别、数据挖掘等多个领域。KNN的基本思想是：对于一个给定的样本，通过计算它与训练...
k近邻,k近邻算法,matlab
09-10
K近邻算法是机器学习领域中最基础的算法之一，其主要思想是基于实例的学习，即通过寻找数据集中与新样本点最近的K个邻居来决定新样本的类别。在分类问题中，新样本会被分配到出现次数最多的类别中；在回归问题中，则...
python K近邻算法的kd树实现
01-20
k近邻算法的介绍 k近邻算法是一种基本的分类和回归方法，这里只实现分类的k近邻算法。 k近邻算法的输入为实例的特征向量，对应特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。 k近邻算法不具有显式的学习过程，...
C++实现K最邻近算法(机器学习 KNN KD树)
08-17
C++实现K最邻近算法, 使用KD树来实现, 在面对大量数据时可以提高搜索效率. 代码干净, 整洁, 有注释, 可直接使用.
机器学习十大算法之k-最近邻算法
tangtanghao511的博客
08-26 1959
机器学习是大数据应用发展最快的一个领域，同时也是支撑着人工智能领域的脊柱。机器学习是模拟人的学习方式，即经验学习，让计算机自己具有一定的学习能力，能够从已经存在的数据集中总结出一些模型，以此模型来解决现实存在的某些问题。机器学习的特点就是‘智能’，因为计算机可以根据训练数据集自动地改进模型的预测效果和性能，从而使得计算机具有了自己‘学习’，提升‘自己’的能力。         k-最邻近算法是机
KNN （K最近邻接算法）python 语言下的简单实现
一江明澈的水的专栏
09-18 632
Machine Learning in Action 给出第一个小例子---最简单的分类器 只涉及最简单的向量知识，主要是python语言实现过程中有不理解的地方。 书中源代码如下 运行代码需要用到 numpy和 operator 模块，numpy一般要自行下载装载，用于代数操作。   dataSet.shape[0]得到的是训
机器学习实战：k-临近算法（一）
S-H_A-N
06-10 799
工作原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，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中特征最相似数据（最邻近）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似数据，这就是k-临近算法的出处，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
K临近算法
Marshall的专栏
03-26 1750
邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 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
k-近临算法及代码实现
所有的今天都是为了不后悔的明天
05-21 1068
K-最近邻分类（惰性学习法），即KNN。 惰性学习法在提供训练元组时只做少量工作，而在进行分类或数值预测时做更多的工作。惰性学习法不提供多少解释或对数据结构的洞察。但是，惰性学习法天生地支持增量学习。惰性学习法的计算开销可能相当大。 “近邻性”用距离度量，如欧式距离。 在算式之前，需要把每个属性的值规范化，这有助于防止具有较大初始值域的属性（如收入）比具有较小初始值域的属性（
K邻近算法之最邻近算法代码
点滴
04-26 784
import pandas as pd import numpy as np #使用pandas 读取data train = pd.read_csv("iris-data-training.csv",encoding = "GBK") test = pd.read_csv("iris-data-testing.csv", encoding = "GBK") #将读取的DataFrame格式...
编程实现之k近邻算法
wave2587的博客
09-11 1124
kNN学习是一种常用的监督学习方法，原理可以说是相当简单了：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测，在分类任务中，一般采用“投票法”。 根据周志华老师在《机器学习》一书中给出的原理，用Python实现这一算法。 距离度量采用欧式距离，预测则采用“投票法”，具体代码如下所示： import numpy as np impor...
k近邻算法
最新发布
03-14
### k近邻算法原理 k近邻算法（KNN算法），最初由Thomas等人在1967年提出[^2]，核心思想在于通过计算未知样本与其他已知样本之间的距离来判断未知样本的类别。对于给定的一个测试样本 \( X_{test} \)，算法会找到...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值