数据挖掘：k最近邻(KNN)分类法介绍

最新推荐文章于 2025-06-18 23:43:47 发布
最新推荐文章于 2025-06-18 23:43:47 发布
阅读量229 收藏
点赞数
文章标签： 数据挖掘 .net Blog
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/iteye_20412/article/details/82044457
版权
本文提供了优快云博客的一个示例链接，详细内容请访问指定网址获取。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

详情请访问：http://blog.youkuaiyun.com/luowen3405/archive/2011/03/24/6275254.aspx

iteye_20412
关注
机器学习之分类方法K近邻(KNN)
m0_69435474的博客
05-03 4134
详解KNN原理及步骤，针对K值的选取，距离度量法的选择进行说明，并利用sklearn对手写体进行预测。
java knn储存模型_数据挖掘：K最近邻(KNN)算法的java实现
weixin_35677363的博客
02-24 284
1.急切学习与懒惰学习急切学习：在给定训练元组之后、接收到测试元组之前就构造好泛化(即分类)模型。属于急切学习的算法有：决策树、贝叶斯、基于规则的分类、后向传播分类、SVM和基于关联规则挖掘的分类等等。懒惰学习：直至给定一个测试元组才开始构造泛化模型，也称为基于实例的学习法。属于急切学习的算法有：KNN分类、基于案例的推理分类。2.KNN的优缺点优点：原理简单，实现起来比较方便。支持增量学习。能对...
K近邻分类法
weixin_33882443的博客
09-14 392
K近邻法 K近邻法：假定存在已标记的训练数据集，分类时对新的实例根据其K个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等分类决策规则进行预测。 k近邻不具有显示学习的过程，是“懒惰学习”（lazy learning）。分类器不需要使用训练集进行训练。实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型”。 （标注：Lazy learning懒惰学习：训练阶段...
k-nearest neighbor(kNN,k近邻算法)理论与实操及KNeighborsClassifier参数详解
zero33325的博客
08-22 1万+
1. k-NN算法简介 k近邻法是基本且简单的分类与回归方法，利用数据集对特征向量空间进行划分，可以进行多分类。如下图： 三角形与矩形分别代表两类数据，标签已知。现要对新输入的为分类点(绿色)进行分类，k-NN的做法是寻找与该绿点相邻最近的k个点(k-NN算法的k的含义，图中的距离为欧式距离)，然后通过多数表决的方式把绿点划分到这k个最近点出现频数最高的类。例如如果k取3，则绿点最近的3个点中频数最高为三角形类，所以归为三角形类；若k取5，则距离绿点最近的5个点中频数最高为矩形类，所以归绿点为矩形类。 1.
KNN缺失值的插补原理介绍（你肯定需要）
热门推荐
XIAOFEI@IDO
02-28 2万+
一、前言 缺失值是数据处理过程中不可跳过的一个步骤！当然，如果你的数据不存在缺失值，那就不需要这个文档了！你可能需要查看一下异常值了！！！ 现在我们来理解一下缺失值（类型）： 完全随机缺失（missing completely at random，MCAR）：指的是数据的缺失是随机的，数据的缺失不依赖于任何不完全变量或完全变量。空值的出现与数据集中已知或者未知的特征是完全无关的（没有任何已知特征与其相关，类似自然选择无筛选条件）。比如：一调查问卷中的性别字段，是否缺失属于完全随机，它取决于调查对象。 随机
最近邻分类器（KNN）
Zealot的专栏
12-03 1万+
介绍最近邻分类器
异常检测系列：K最近邻算法KNN
数智笔记
01-25 2621
上表显示了正常组和异常组的特征。它显示了正常组和异常组的计数和计数百分比。请记住，在有效的展示中，要用特征名称标记特征。一旦确定了阈值，大小就确定了。如果阈值是从图（D.2）中得出的，并且没有先验知识，那么大小统计数据成为一个很好的起点参考。所有均值必须与领域知识一致。在我们的案例中，异常组的均值小于正常组的均值。异常组的平均分数应该高于正常组的分数。您不需要过多解释分数。因为我们在数据生成中有真实值，所以我们可以生成一个混淆矩阵来了解模型的性能。该模型表现不错，并且识别出了所有的25个异常值。
【数据挖掘】K最近邻（K-NN）
大雨淅淅的博客
09-14 1186
K最近邻（K-NN）算法是一种基本的分类与回归方法。它的工作原理是：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类别，则该输入实例也属于这个类别。在K-NN算法中，选择合适的K值非常重要，K值过小容易受到噪声的影响，而K值过大则会降低分类的准确性。K-NN算法的优点是简单、易于理解和实现，无需估计参数，无需训练。但其缺点是计算量大，尤其是当样本量大时；另外，对内存的需求也很大，因为它需要存储整个训练数据集。
python实现K最近邻算法
09-20
总结来说，K最近邻算法在分类和回归问题中都有广泛的应用，它能够帮助我们解决实际生活中的多种预测问题，是学习机器学习和数据挖掘的入门算法之一。在进行KNN算法的python实现时，需要熟悉数据结构、距离计算和逻辑...
【计算机视觉】图像内容分类：K邻近分类法（KNN）
小丸子的博客
05-20 1508
目录 一、K邻近分类法（KNN） 1.1 knn算法概述 1.2knn算法基本思想 1.3 knn算法方法 1.4 knn算法步骤 二、实现代码及结果分析 2.1 knn 2.2 二维示例 2.3 图像特征-稠密SIFT 2.4 图像分类：手势识别 一、K邻近分类法（KNN） 1.1 knn算法概述 K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)...
KNN-K近邻分类法
GG的专栏
03-30 7979
分类算法的基础介绍，以及分析经典KNN算法，及其改进方向
KNN插值法及Python实现
weixin_47006934的博客
08-15 4251
KNNImputer：一种可靠的缺失值插补方法 KNN算法插值：通过距离测量来识别相邻点，并且可以使用相邻观测值的完整值来估计缺失值。 fancyimpute 0.5.5
分类：K最邻近分类
huguozhiengr的博客
10-24 4366
最邻近分类是分类方法中比较简单的一种，下面对其进行介绍 1.模型结构说明 最邻近分类模型属于“基于记忆”的非参数局部模型，这种模型并不是立即利用训练数据建立模型，数据也不再被函数和参数所替代。在对测试样例进行类别预测的时候，找出和其距离最接近的个样例，以其中数量最多的类别作为该样例的类预测结果。 最邻近分类模型的结构可以用下图来说明，图中叉号表示输入的...
K近邻分类算法
简单随风的博客
09-19 4100
K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，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。 下面以比较著名的鸾尾花（Iris）数据集举例，讲解K近邻算法 首先我们先导入数据 from sklearn.datasets import lo...
kNN(K-Nearest Neighbor)最邻近规则分类
runfeel
05-02 931
KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近； K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，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...
数据挖掘K近邻（KNN）算法
lrr_csdn的博客
03-08 1201
1 KNN描述 k近邻算法是一种基本分类与回归算法，是一种监督式学习。 2KNN算法思想 基本思想是在距离空间里，如果一个样本的最接近的k个邻居里，绝大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别。俗话叫，“随大流”。 　　简单来说，KNN可以看成：有那么一堆你已经知道分类的数据，然后当一个新的数据进入的时候，就开始跟训练里的每个点求距离，然后挑出离这个...
详解：利用最近邻法对图像进行分类
月下花弄影
09-07 3418
试验介绍 本算法利用最近邻法利用cifar-10图像数据库进行测试，对未知图像进行分类 整体步骤 1、算法介绍：本小节介绍最近邻方法的理论及其相关知识 2、数据库和数据：数据库的内容和单个数据的表现 3、程序：利用程序实现对图像的分类 4、结果展示 算法介绍 自己写了一下英文版的算法总结，如下图： 数据库与数据 先问一个问题：图像的二维数据怎么储存的，以及图像的grou...
空间数据挖掘 期末复习
qq_74315738的博客
06-18 426
数据中往往隐藏着人类难以直接观察或想象的复杂模式、趋势、关联规则和异常情况，KDD 利用数据挖掘等算法技术，能够自动或半自动地发现这些隐藏的、有价值的知识，揭示数据背后的规律和洞察。指从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可被理解的模式的非平凡过程。海量数据中蕴含的、能够直接用于决策或理解的有价值信息和知识却相对匮乏，KDD从海量数据中提取出真正有用的、可理解的、可操作的知识。基于从数据中发现的知识（如预测模型、分类规则、聚类结果），企业、组织和个人可以做出更明智、更数据驱动的决策。
爬虫技术：数据挖掘的深度探索与实践应用
最新发布
weixin_66924704的博客
06-18 381
在当今数字化时代，数据已成为企业、科研机构和个人的重要资产。而爬虫技术，作为数据挖掘的重要手段之一，正逐渐成为获取数据的关键技术。本文将深入探讨爬虫技术的深度应用，以及如何通过爬虫技术实现数据的有效挖掘和利用。
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