4-kNN-k近邻算法（k-Nearest Neighbors）

于 2021-09-28 16:40:02 发布
阅读量262 收藏
点赞数
分类专栏： Python3入门机器学习 非参数模型 文章标签： 机器学习 python 最近邻分类算法
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/cowardintheworld/article/details/120486263
版权

4-kNN-k近邻算法（k-Nearest Neighbors）

4-1 kNN算法基础

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

4-3 训练数据集，测试数据集

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4-4 分类准确度

4-5 超参数

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
KNN算法没有模型参数，只有一个超参数K,就是相邻点的数量。
但是如果考虑相邻点的距离占据权重，那么相邻的点都需要赋予权值，一般都是 取距离的导数加权，1/distance。
可以参考scikit-learn关于KNN的官方文档说明。
KNN的参数说明：https://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html

最低0.47元/天 解锁文章
机器学习笔记——KNN（K-Nearest Neighbors，K 近邻算法）
haopinglianlian的博客
11-17 1905
本笔记介绍机器学习中的 KNN（K-Nearest Neighbors，K 近邻算法）
【机器学习】k近邻（k-nearest neighbor ）算法
专注人工智能，主攻CV
03-20 1168
k近邻（k-nearest neighbors，KNN）算法是一种基本的监督学习算法，用于分类和回归问题。k值的选择、距离度量及分类决策规则是k近邻法的三个基本要素。
K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)分类算法(Python)
05-31
K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法既可处理分类问题，也可处理回归问题，其中分类和回归的主要区别在于最后做预测时的决策方式不同。KNN做分类预测时一般采用多数表决法，即训练集里和预测样本特征最近的K个样本，预测结果为里面有最多类别数的类别。
4-1k近邻算法（k-Nearest Neighbors）
Drug discovery
10-28 1万+
kNN - k近邻算法k-Nearest Neighbors：可以解决监督学习中的分类问题 如图：判断青色点是良性肿瘤还是恶性肿瘤，那么就使用k近邻算法，此时选择的k为3，那么就选择离青色点最近的3个点，那么这最近的3个点会进行投票，由于此时这3个点都是绿色，那么绿色：红色=3：0，那么我们就判断此时该青色点为蓝色（良性肿瘤） ...
机器学习---4.k-近邻(knn)
shelgi的博客
10-02 326
k-近邻算法也算是分类模型中比较简单的算法之一，把它的思想简单概述一下就是测量不同特征值之间的距离由此进行分类，现在有个大概的思想再来讲原理和实现。 k-近邻算法 knn的优缺点： 优点 精度高，对异常值不敏感…… 缺点 计算的复杂度高 关于距离的计算问题 我们平时是如何计算距离的呢？根据两点之间直线最短的原理，那就连一条直线去测量就好了，这就是我们最常用的度量方法，也叫欧式距...
最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法
weixin_30455067的博客
08-23 128
自写代码： 1 # Author Chenglong Qian 2 3 from numpy import * #科学计算模块 4 import operator #运算符模块 5 6 def createDaraSet(): 7 group=array([[1.0,1.1],[1.0,1....
K_Nearest_Neighbot(knn)方法及其Pyhon 实现
机器人视觉感知
08-02 1021
GREAT THANKS TO: http://cs231n.github.io/classification/ 1.近邻算法 给定一个训练数据集合,对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最近邻的k个实例,这k个实例多数属于某个类，就把这个实例划分为某个类。k=1时，称为最近邻算法。 k近邻算法的三个基本要素: k值的选择: k值的减小就相当于是整体模型变得复杂，容易过拟合...
KNN（K-Nearest Neighbors, K近邻算法）介绍与实战练习
最新发布
09-19
KNN（K-Nearest Neighbors, K近邻算法）是机器学习中一种经典的监督学习算法，常用于分类和回归问题。其基本思想可以通过一句俗语概括——“近朱者赤，近墨者黑”，即根据目标数据点附近的样本来决定其类别或值。KNN...
k-nearest-neighbors:k-近邻分类算法在MNIST数字数据集上的实现
05-29
**k-近邻(k-Nearest Neighbors, KNN)分类算法** KNN是一种基于实例的学习，也称为懒惰学习，因为它在预测时才进行学习。该算法的基本思想是：对于给定的一个新实例，找到训练集中与其最相似的k个实例（即k个最近邻...
K Nearest Neibours
Yukei
12-09 261
from numpy import * import operator def createDataSet(): group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels = ['A','A','B','B'] return group,labels def classify0(inX, dataSet, la...
KNN算法实例(酒的分类)【机器学习算法一KNN4】
XiaobaiLaplace的博客
07-10 5245
1.代码 未画图 from sklearn.datasets import load_wine wine=load_wine()#Bunch对象，包含键和数值 print("=========================================") print("红酒数据集中的键：\n{}".format(wine.keys())) print("数据概况：{}".format(...
数字图像处理——4邻接、8邻接、m邻接
Clover_pofu的博客
03-20 4万+
文章目录忍不住的吐槽集合V相邻像素m邻接***发现规律了叭~*** 忍不住的吐槽 数字图像处理这门课，我用的是冈瓦雷斯第三版教材，里面对4邻接、8邻接、m邻接的解释，应该很多小伙伴像我一样，反反复复看了好多遍还是一头雾水。而网上很多解释都只是照搬了原文，我、好、崩、溃、啊啊啊啊！！！！   终于！！功夫不负有心人，我在【这篇博文】里受到启发，对邻接的概念有了自己的认识，不保证一定正...
最近邻插值（nearest neighbor）-----python
yuansiming0920的博客
06-12 5834
图像内插是在诸如放大、收缩、旋转和几何校正等任务中广泛应用的基本工具。从根本上来看，内插是用已知数据来估计未知位置的数值的处理。 最近邻内插法（nearest neighbor）：假设一幅大小为500×500像素的图像要放大到750×750像素。一种简单的放大方法是创建一个假想的750×750网格，它与原始图像有相同的间隔。然后将其收缩，使它准确地与原图像匹配。显然收缩后的750×750网格的像素间隔要小于原图像的像素间隔。为了对覆盖的每一个点赋以灰度值，我们在原图像中寻找最接近的像素，并把该像素的灰度赋给
【Android开发学习19】关于GL_NEAREST和GL_LINEAR的选择
移动开发记录
02-23 433
GL_NEAREST和GL_LINEAR 前者表示“使用纹理中坐标最接近的一个像素的颜色作为需要绘制的像素颜色”， 后者表示“使用纹理中坐标最接近的若干个颜色，通过加权平均算法得到需要绘制的像素颜色”。 前者只经过简单比较，需要运算较少，可能速度较快， 后者需要经过加权平均计算，其中涉及除法运算，可能速度较慢（但如果有专门的处理硬件，也可能两者速度相同）。 从视觉效果上看，前者效果较...
Matlab之最近邻插值'nearest'
Bryan_QAQ的博客
12-11 1万+
最近邻插值’nearest’ 什么是最近邻插值？我的理解是它就是用来对新的像素进行赋值的一种方法。 我为了能方便快速的弄清楚它对图像像素的具体操作，我用的是4×4像素的图像，通过imresize()函数来展示。 对该图像分别缩小0.4倍和0.6倍，得到的矩阵如下图所示： /> Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 La
K-近邻算法（KNN)
热门推荐
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
KNN(K-Nearest Neighbor)分类算法原理
沈春旭的博客
05-13 2万+
1.什么是看KNN算法？ 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了多个类的问题，基于这些问题呢，就产生了KNN。 KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的
机器学习算法：K近邻(k-nearest neighbors)
qq_27328197的博客
12-21 1767
文章目录1、KNN的介绍2、KNN的应用 1、KNN的介绍 kNN(k-nearest neighbors)，中文翻译K近邻。我们常常听到一个故事：如果要了解一个人的经济水平，只需要知道他最好的5个朋友的经济能力， 对他的这五个人的经济水平求平均就是这个人的经济水平。这句话里面就包含着kNN的算法思想。 示例 ：如上图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋.
最近邻插值'nearest'
qq_41839450的博客
03-09 1300
https://blog.youkuaiyun.com/Bryan_QAQ/article/details/78774442
GPU上实现的bf-knn蛮力k近邻搜索技术
bf-knn (Brute-Force K-Nearest Neighbors) 是一种在GPU上进行并行计算的k最近邻搜索算法。它通过利用GPU的并行计算能力，实现对大量查询进行快速的k近邻搜索。这项技术特别适用于需要处理大规模数据集的相似性搜索...
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