写程序学ML：K近邻（KNN）算法原理及实现（一）

最新推荐文章于 2025-03-19 19:19:54 发布
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#机器学习 #K近邻 #kNN #python #算法

本文介绍了K近邻（KNN）算法的原理和工作流程，包括KNN如何通过计算样本间的距离进行分类。文章还讨论了算法的优缺点，并提供了用Python实现KNN算法的初步步骤。

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机器学习-有监督学习-分类算法：k-近邻（KNN）算法【多分类】【使用场景： 小数据场景/小样本学习，几千～几万样本】【使用faiss库实现快速计算KNN】
u013250861的博客
11-17 2503
K-近邻算法(KNN)概念 >**k-近邻算法**：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。 >相似的样本，同一特征的值应该是相近的。 >k的取值会影响结果。 >就是通过你的"邻居"来判断你属于哪个类别。 >如何计算你到你的"邻居"的距离：一般时候,都是使用欧氏距离 计算k-近邻距离公式：两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫**欧式距离**。需要事先对数据进行标准化处理。
机器学习笔记九：K近邻算法（KNN）
谢小小XH
03-18 7102
KNN原理和实战
数据挖掘十大经典算法(8) kNN: k-nearest neighbor classification
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05-01 8万+
 邻近算法KNN算法的决策过程 　　k-Nearest Neighbor algorithm　　右图中，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，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。　　K最近邻(k-Nearest
K近邻法的matlab程序
01-23
K近邻法是一种很好地分类代码，里面参数可以修改。
K近邻算法的实现
最新发布
2301_78012605的博客
03-19 934
K近邻算法的简单性也使得它成为一种常用的分类和回归方法之一，通过计算样本之间的相似度，K近邻算法可以对新样本进行分类或回归预测。其核心思想是：给定一个新实例，通过计算它与训练集中每个实例的距离，找出距离最近的K个邻居，然后根据这些邻居的类别（分类任务）或值（回归任务）来预测新实例的输出。在K近邻算法中，k值的选定是一个重要的参数，它表示用于预测新样本的最近邻居的数量。而对于较大的数据集，选择较大的k值可能更合适，以充分利用更多的邻居信息。4.：选择K值：选择K的值，即选择离未知样本距离最近的K个样本。
kNN(k近邻)算法代码实现
diaoer7075的博客
03-20 256
目标：预测未知数据(或测试数据)X的分类y 批量kNN算法 1.输入一个待预测的X(一维或多维)给训练数据集,计算出训练集X_train中的每一个样本与其的距离 2.找到前k个距离该数据最近的样本-->所属的分类y_train 3.将前k近的样本进行统计，哪个分类多，则我们将x分类为哪个分类 # 准备阶段： import numpy as np # impor...
写程序学ML：K近邻（KNN）算法原理及实现（二）
icamera0的博客
09-14 8312
K近邻算法是分类数据最简单最有效的算法，这里通过三个例子讲述了如何使用K近邻算法构造分类器。K近邻算法是基于实例的学习，使用算法时我们必须有接近实际数据的训练样本数据。K近邻算法必须保存全部数据集，如果训练数据集很大，必须使用大量的存储空间。此外，由于必须对数据集中的每个数据计算距离值，实际使用时可能非常耗时。
机器学习经典算法：K近邻算法(KNN)
Norah 的技术博客
11-25 1150
K近邻算法（KNN）是一种基于距离的机器学习算法，通过寻找离目标点最近的K个邻居并综合其信息完成分类或回归。它简单直观，无需训练，但计算成本较高，对K值和数据分布敏感。
【OpenCV/C++】KNN算法识别手写数字
09-11
在本项目中，我们主要探讨的是使用OpenCV库和C++实现K近邻（K-Nearest Neighbor，简称KNN）算法对手写数字进行识别。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，广泛应用于图像处理和机器学习等领域。Visual Studio 2019作为...
K近邻算法（KNN）具体实现
04-02
本程序在Windows平台下由vs2017编写，经过测试完全能用。本程序根据knn算法的具体原理，实现了一个程序。程序接受用户输入的两个坐标值，在指定的路径下读文件，随后遍历文件搜寻k个最接近的距离。最后得出属于文件的哪个标签。KNN算法的具体应用可以加QQ765715928，我来和大家详细讲解。也可以在b站搜av46945656，有我针对这个程序的具体应用，功能也是实现了。
K近邻算法的MATLAB实现
04-16
KNN的MATLAB实现，基于特殊的SONAR数据，M文件，MATLAB源代码
k近邻分类算法
05-28
k近邻算法，k Nearest Neighbor(KNN)，它的工作原理如下： 存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，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。当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（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。
KNN程序原创-knn_myself.zip
08-12
KNN程序原创-knn_myself.zip 我自己编写的Knn算法程序
机器学习笔记 十四：k-近邻算法（kNN）的实现
amyniez的博客，欢迎交流讨论
07-31 1205
最近邻 (k-Nearest Neighbors， KNN) 算法是一种分类算法， 1968年由 Cover和 Hart 提出， 应用场景有字符识别、 文本分类、 图像识别等领域。该算法的思想是： 一个样本与数据集中的k个样本最相似， 如果这k个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。数据集来源于相亲分类数据，帮助需要的人进行配对。 ...
【机器学习】k近邻算法实现
phd的专栏
07-07 883
文章目录数据准备k近邻算法基于kd树的最近邻算法 数据准备 由于knn可以进行多类别的判别，因此直接使用原mnist的十分类手写数字数据集；即 https://github.com/phdsky/ML/tree/master/data 中的 mnist.csv。 k近邻算法 k近邻的思想很简单，针对每一个输入 xxx，遍历计算样本空间中的样本点到 xxx 的距离，选择其中距离最短的k个样本点，...
MachineLearning— (KNN)k Nearest Neighbor之最近邻法原理举例理解（一）
令狐公子的博客
04-28 3160
K最近邻，K近邻法(k-nearest neighbor)是机器学习当中较为简单理解的一种基本分类与回归方法，KNN输入的是实例的特征向量，也就是特征空间上的点；输出的是其对应的类别标签，KNN的训练数据集的类别标签都是已知的，分类时对输入的新的实例点计算k个最近邻训练实例，通过多数表决也就是看这k个点多数属于的类别，将其作为新实例点的最后分类归属；因此KNN不具有显式的学习过程，kNN包括三个基本要素：k值的选择，距离度量和分类决策规则；本篇博文主要介绍k近邻的基本理论概念，算法原理思想以及例题，还有k近
KNN算法
weixin_45571411的博客
11-16 343
#机器学习实战 ##第一周打卡** KNN算法 一.初步了解KNN算法原理 k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，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...
KNN算法原理与实现
jediael_lu的专栏
08-01 2006
一、算法原理 0、惰性学习法 Bayes，决策树， SVM等分类方法均属于急切学习法，它在接收到待分类的新元组前就构建了分类模型，新无级直接经过模型就可以得到结果。 而惰性学习法则相反，它会在接收到待分类的新元组时才开始处理训练数据（或者之前只做一些简单的预处理），新元组会与训练数据逐一匹配，从而得出分类结论。 1、基本思路 算法思路：如果一个样本在特征空间中的k个最
机器学习---K-Nearest Neighbor算法应用二(手动实现KNN算法)
justin18chan的博客
12-12 541
测试数据集 irisdata.txt 格式如下 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor 6.3,3.3,6.0,2.5,Iris-virginica5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setos
KNN算法原理及在机器学习中的应用
### KNN算法原理 KNN算法的核心思想是：如果一个样本在特征空间中与已知类别的样本足够近，则该样本也属于已知类别。算法的基本步骤如下： 1. 选择合适的邻居数k。 2. 对于分类问题，确定新样本的k个最近邻居。 3. ...
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