K近邻算法(knn)及R实现

最新推荐文章于 2025-06-07 17:10:02 发布
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分类专栏： DataMining 文章标签： K近邻算法 knn R语言 实现
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hwwn2009/article/details/38302035
本文详细介绍了K近邻算法（KNN）的基本原理，通过举例说明了KNN如何根据最近邻进行分类。内容涵盖K值选择的重要性，解释了K值大小对算法结果的影响，以及在R语言中实现KNN算法的过程。强调了K值选择的实验性和在iris3数据集上的应用示例。

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K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。为何要找邻居？打个比方来说，假设你来到一个陌生的村庄，现在你要找到与你有着相似特征的人群融入他们，所谓入伙。

    用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居），这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。根据这个说法，咱们来看下引自维基百科上的一幅图：

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R语言-knn算法的实现
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用R语言实现knn算法，步骤如下： 一、加载R包library(kknn) library(sampling) library(class)kknn是用来提供数据集和加权knn算法函数的，sampling是用来提供抽样算法函数的，class是用来提供knn算法函数的。 如果不能加载上面几个包请先下载。 二、准备数据 我用的数据是kknn包自带的数据集miete，可以通过几个
KNN算法的实现（R语言）
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hxy527的博客
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所述环境搭建安装方法和内容适用于RK RK3566 、RK3568、RK3588 SOC，亲自在板端跑通。一：部分工具请自行安装1.1 本次采用Win11+Ubuntu20虚拟机进行rknn开发环境的搭建，Ubuntu20请自行安装，遇到问题请问AI或百度搜索，安装好Ubuntu20系统后，需要根据RK文档安装如下环境。1.2 安装Miniforge管理Python环境。分三步1.先下载。2.修改权限。3.安装。对应3条指令。
数据分析与挖掘 - R语言：KNN算法
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一个简单的例子！环境：CentOS6.5Hadoop集群、Hive、R、RHive，具体安装及调试方法见博客内文档。   KNN算法步骤：需对所有样本点（已知分类+未知分类）进行归一化处理。然后，对未知分类的数据集中的每个样本点依次执行以下操作：1、计算已知类别数据集中的点与当前点（未知分类）的距离。2、按照距离递增排序3、选取与当前距离最小的k个点4、确定前k个点所在类别的出现频率5、返回前...
R语言实现K近邻(knn)算法
Sakuraaaaaaa的博客
06-24 4247
k近邻算法 需求 rm(list=ls()) knnProp=read.csv("kNN_fictious.csv",header = FALSE) #样本个数 Prow=86 #测试数据的个数 Srow=258 #循环次数 forNum=30 #knn算法 knn <- function(P,S,K){ #数组，存储最短的K个距离，样本分类标签和分类结果 #前K列为距离，1+K到2K为样本分类标签 #2K+1为分类结果，2K+2为原始分类标签 #2K+3为分类结果是否正确的判断，T
R语言--邻近算法KNN
jhr112的博客
05-15 1万+
KNN(k邻近算法)是机器学习算法中常见的用于分类或回归的算法。它简单，训练数据快，对数据分布没有要求，使它成为机器学习中使用频率较高的算法，并且，在深度学习大行其道的今天，传统可解释的简单模型在工业大数据领域的应用更为广泛。本文介绍KNN算法的基本原理和用R代码实现。 算法介绍 KNN的核心思想可以用平常的俗语表示"物以类聚，人以群分"，就是相似的东西很有可能具有相似的属性。k邻近法假设给定一个训练数据集，其中的数据标签已给。对于新的样本，找到与其k个最近邻的训练数据，这k个训练数据的多数属于某个类，.
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05-06
机器学习算法KNN（K近邻）应用实例 使用KNN（K近邻）算法对是否容易得糖尿病问题进行预测。 资源中包括完成的KNN算法训练和实现过程，以及用于机器学习的糖尿病数据集。 数据特征包括： Pregnancies：怀孕次数 ...
k近邻算法knn原理和实现
mossxzzom的博客
10-04 436
某个样本在空间中的k个最近的样本中的最多数属于某一个类别 则该样本大概率于这个类别。几十行代码实现knn算法。决策规则:少数服从多数。
【机器学习】-K近邻算法(KNN)
knoci的博客
05-05 2870
（１）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；（２）按照距离递增次序排序；（３）选取与当前点距离最小的k个点；（４）确定前k个点所在类别的出现频率；（５）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。
机器学习经典算法：K近邻算法(KNN)
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kNN方法R实现
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参考资料： 1、基于肖凯大牛的博客 2、R IN A NUTSHELL 3、DATA MINING WITH R ############################ 翻译开始 ############################ 《R IN A NUTSHELL》 与回归类似，线性方法对于分类计算时存在一些问题。下面介绍几个ML的分类算法 K近邻
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