机器学习笔记——KNN（K-Nearest Neighbors，K 近邻算法）

已于 2024-12-26 23:03:55 修改
阅读量1.9k 收藏 15
点赞数 27
分类专栏： 机器学习笔记 文章标签： 机器学习 笔记 近邻算法 knn 人工智能 算法 AI
于 2024-11-17 15:24:55 首次发布
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/haopinglianlian/article/details/143832692
版权

大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中的 KNN（K-Nearest Neighbors，K 近邻算法）

在这里插入图片描述

文章目录

思想

KNN（K-Nearest Neighbors，K 近邻算法）是一种基于实例的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务中。它的主要思想是：对于给定的样本点，找到其在特征空间中距离最近的 K 个训练样本，并以这些最近邻的样本的类别或数值来预测该样本的类别或数值。

工作原理

  1. 计算距离：计算待分类的样本点与所有训练样本点之间的距离。
  2. 选择 K 个最近邻样本：根据计算出的距离，从训练集中
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
K最近邻算法
Lucky_Pupil的博客
09-18 1010
K最近邻算法适用于找出距离A坐标最近的几个点，可以用来做推荐系统。
机器学习——KNN（K近邻算法）
最新发布
jdjhcn的博客
03-03 820
现已存在一个数据文件datingTestSet2.txt ，为历年大学生的调查问卷表 第1列：每年旅行的路程 第2列：玩游戏所有时间百分比 第3列：每个礼拜消耗零食的重量 第4列：学生所属的类别，1表示爱学习，2表示一般般，3表示爱玩。所有相近的数据会聚集在一定的区域内，针对一个新的未知的数据，期望预测它的分类，通过计算当前点与所有数据点之间的距离进行排序，取距离当前点之间的最近的k个值，如果是分类，则。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。
分类算法之K-Nearest Neighbors
weixin_46297209的博客
01-17 584
分类算法之K-Nearest Neighbors 一：认识KNN算法 K-Nearest Neighbors又称为k最近邻算法。最初由Cover和Hart在1968年提出。属于Classification(分类)算法。Classification算法一般分为两个阶段，训练阶段和学习阶段 二：算法原理 通用步骤： 计算距离(常用欧式距离或马氏距离) 升序排列 取前k个 加权平均 k的选取： k太大：导致分类模糊 k太小：手个例影响，波动较大 如何选取k： 经验 均方根误差 三：算法应用 简单K
K-Nearest Neighbors
liyafeng888888的博客
08-26 674
K-Nearest Neighbors是机器学习中最基本但最基本的分类算法之一。它属于监督学习领域，在模式识别，数据挖掘和入侵检测方面有着广泛的应用。 它在现实场景中广泛使用，因为它是非参数的，这意味着它不会对数据分布做出任何潜在的假设（与GMM等其他算法相反，GMM假定给定数据的高斯分布） 。 我们给出了一些先前的数据（也称为训练数据），它将坐标分类为由属性标识的组。 例如，请考虑以下包含...
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.
KNN（K-Nearest Neighbors, K近邻算法）介绍与实战练习
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...
机器学习笔记——KNN （K Nearest Neighbors）
qq_45254142的博客
08-03 546
什么是K邻近算法 （KNN）： 比如说在这样一个图中，我们将已知的带有标签的数据（labeled data）放在一个直角坐标系中。现在如果我们读取了一个新的数据，我们想要分辨它是属于哪一种生物（这里用颜色表示）。先同样的将它放入这个坐标系中，然后分别计算出这个点与每一个已经出现过的点的欧式距离（Euclidean Distance）然后与以他最相邻的k个点的类别来判断它的类别。 假设我们现在不知道（5，3.0）这个点的类别，同时我们将参数k设为5。我们就得到了与之相邻的5个点都是setosa（红..
【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—最近邻算法
04-20
一个KNN算法，用于数据挖掘，是数据挖掘分类技术中最简单方法之一，属于有监督的学习算法。
算法——K-最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）
weixin_43156294的博客
05-02 1852
KNN算法是一种非参数、基于距离的分类方法，无需构建显式模型，而是直接依赖于训练数据进行预测。确定K值：K是一个预先设定的正整数，表示在训练集中选取与待分类点最近的邻居数量。K值的选择对最终预测结果有显著影响，需根据具体问题和数据特性进行合理选择。距离计算：计算待分类点与训练集中每一个点之间的距离。常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、马氏距离等。这些距离函数旨在量化不同维度特征间差异的程度。
K近邻算法 (K-Nearest Neighbors, KNN)
m0_60388871的博客
09-08 1362
KNN算法由于其简单性和直观性，在分类或回归的基本场景中仍然被广泛使用。理解其核心原理、实现细节以及适用场景，是在面试中遇到相关问题时的制胜法宝。选择合适的距离度量方式、最佳的kkk值，以及进行特征缩放，都可能显著影响KNN模型的性能。
【算法】K最近邻算法（K-NEAREST NEIGHBOURS，KNN）
dengbeng4485的博客
08-31 428
K最近邻算法（k-nearest neighbours，KNN） 算法 对一个元素进行分类 查看它k个最近的邻居 在这些邻居中，哪个种类多，这个元素有更大概率是这个种类 使用 使用KNN来做两项基本工作——分类和回归： 分类就是编组； 回归就是预测结果（如一个数字）。 特征抽取 用于确定两个元素相似程度 方法 使用毕达哥拉...
万字长文解读机器学习——KNN
分享包括但不限于计算机基础知识、数据结构与算法、Golang技术栈。年与时驰，意与日去，遂成枯落，多不接世，悲守穷庐，将复何及！
11-11 1421
面试资料收集者之【机器学习——KNN】
k-最近邻算法
weixin_48381563的博客
06-15 425
K最近邻算法： K最近邻（K-Nearest-Neighbour , KNN）算法是比较基础的分类算法，易于理解，其核心思想就是距离的比较，即谁离得近就归类与谁。 两点间距离公式： d = np.sqrt((x1 - x2)**2 + (y1 - y2)**2) 代码实现： 首先画出数据集data1和data2的每个点。(三种方法处理数据：1、for循环，2、pandas模块，3、numpy模块) 1、for循环： import matplotlib.pyplot as plt import numpy
K-最近邻算法
m0_64887115的博客
06-23 584
K-最近邻算法
k近邻算法
qq_29423387的博客
12-26 512
k近邻算法 算法简介： K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一种基本分类和回归方法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：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于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 K近邻算法简单，直观。给定一个训练数据集，对于新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的...
K近邻算法
MS_QQ的博客
06-17 324
K近邻法 k近邻法是一种基本分类（定性）与回归（定量）方法，它通过选择目标实例的k个最近邻实例，使用多数表决（定性分类）或均值计算（定量回归）等方法对目标实例进行预测。k近邻的回归是在分类基础上的拓展，因此我们仅对分类法进行分析。 上述内容可以说明k近邻法的几个关键问题 k值的选择，即选择几个最近邻进行判断合适 距离度量，即怎样算最近邻实例 分类决策规则，即为什么要使用多数表决方法 k-d树，数据的组织与查找算法。通过上述内容可以发现，k近邻法没有明显的函数可以利用实例的特征向量将实例映射到特定类别中，因
KNN近邻算法训练例子
05-15
KNN（K-Nearest Neighbor）是一种常用的分类和回归算法，其基本思想是通过找出与待分类样本最近的K个已知类别样本，根据这K个样本的类别来确定待分类样本的类别。下面是一个简单的KNN分类训练例子： 假设我们有一个由三种花组成的数据集：山鸢尾花（Iris setosa）、杂色鸢尾花（Iris versicolor）和维吉尼亚鸢尾花（Iris virginica）。每种花都有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。我们希望通过这些特征来预测一朵鸢尾花属于哪一种。首先我们需要将数据集分为训练集和测试集，可以将其中80%的数据作为训练集，剩余20%的数据作为测试集。接下来，对于测试集中的每一朵鸢尾花，我们需要计算它与训练集中每一朵鸢尾花之间的距离，然后选出距离最近的K个训练集中的鸢尾花。对于这K个鸢尾花，我们统计它们所属的类别，然后将测试集中的这朵鸢尾花分类为出现次数最多的类别。
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