KNN简单理解

最新推荐文章于 2024-04-23 20:29:29 发布
转载 最新推荐文章于 2024-04-23 20:29:29 发布 · 340 阅读 · 2

本文介绍了K近邻算法的基本原理，包括如何计算待分类样本与已分类样本间的距离、选择合适的K值、采用投票法确定样本类别等，并讨论了算法优化的方法。

学习内容全部来自这篇博客：
http://www.cnblogs.com/sumuncle/p/5611705.html
总结：
1、计算待分类样本与已分类样本间距离
2、选择K个距离最近的样本
3、从K个样本中选择比例最高的样本作为待分类样本的距离
问题：
1、距离计算：高维变量和变量的值域
2、K的选择：K值的大小
3、样本类别：投票法和加权投票
4、样本优化：缩小样本范围，优化样本

javac_cn
关注
[机器学习]KNN算法的理解与具体实现
图解AI
01-17 6229
K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法， 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法。其中的K表示最接近自己的K个数据样本。KNN算法和K-Means算法不同的是，K-Means算法用来聚类，用来判断哪些东西是一个比较相近的类型，而KNN算法是用来做归类的，也就是说，有一个样本空间里的样本分成很几个类型，然后，给定一个待分类的数据，通过计算接
KNN演算法--通俗易懂的机器学习理论介绍
技术博客
09-04 1216
原文为繁体转化过来，欢迎访问计算机视觉论坛：http://cvchina.net PostedBy Mr. Thursday http://mmdays.com/2007/05/16/knn/ 各位看到标题，如果没有听过kNN算法，会不会觉得疑惑：KNN是甚么呢？是不是CNN看久了，就变成DNN、ENN、最后变成KNN了呢？当然不是啦 XD！KNN全名是k-th nearest nei
超简单，KNN 近邻算法理解
weixin_42013825的博客
09-26 181
训练集数据，带标签的。 测试集数据，不带标签。 适用，数据型数据 1）计算测试集与与训练集数据的距离，用欧式距离计算（两点间的距离公式，初中那种）。 2）对每个距离进行排序，取K个最近的。（又叫“k邻近”），计算出现频率，取最高的 ...
关于KNN的通俗理解
没什么特色的常人的博客
10-19 1万+
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 系列文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 刚学习机器学习之时，免不了需要百度一下，问什么是KNN？所以此刻你将看到的是通俗的说明，带你快速理解KNN原理以及应用。 提示：以下是...
KNN算法理解
qq_43440169的博客
05-22 156
https://blog.youkuaiyun.com/jmydream/article/details/8644004
knn简单元素判别例程
05-18
这个"knn简单元素判别例程"可能涵盖了这些基础概念，帮助初学者快速理解和运用KNN算法。 通过运行这个例子，你可以理解KNN算法的基本操作，并且能够根据实际情况调整参数，以适应不同的数据集和问题。同时，这也为...
knn 1.12.0压缩包
12-27
总结而言，KNN算法是一种广泛应用的基础机器学习方法，具有易于理解和实现的优点，但也面临一些性能上的挑战。随着数据集规模和维度的增长，高效实现和优化KNN算法变得越来越重要。压缩包文件标题中的“knn 1.12.0...
精选资源
knn_KNN分类_
10-03
KNN，全称为K-Nearest Neighbors，是一种基于实例的学习方法，也是监督学习中的一种非参数算法。...在给定的文件中，`knn`可能包含了数据集和各种实现KNN的代码，你可以逐一运行并分析结果，从而加深对KNN的理解。
精选资源
KNN_KNN分类_CIFAR-10_knn图像分类
09-11
总的来说，这个项目展示了如何使用KNN算法处理CIFAR-10数据集，对于初学者来说，这是一个很好的实践案例，有助于理解KNN的工作原理以及在实际问题中的应用。同时，通过对不同K值和预处理方法的尝试，可以深入探索...
基于简单模型KNN——泰坦尼克号获救分析
12-20
在本案例中，我们将探讨如何使用基于简单模型的K近邻算法（KNN）来分析泰坦尼克号上的乘客生存情况。首先，我们从Kaggle数据集中获取了1309名乘客的数据，其中891人的存活状况是已知的（存储在train.csv中），剩下的...
KNN算法理解及python的简单实现
2201_75460188的博客
04-23 529
1.KNN（K-NearestNeighbor）即，是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。2.原理:即需要计算出所给点到所有其他样本点的距离，选择出距离最小的K个点，对K个点所属的类别进行比较，根据少数服从多数的原则，将测试样本点归入在K个点中占比最高的那一类。计算距离方法一般采用欧拉距离公式:n维特征空间欧式距离计算公式:3.KNN算法解决的问题:分类问题和回归问题。
KNN 算法理解
hzhlog 的专栏
03-18 1266
kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。 一、基本思想：         kNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断出你的类别。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”。         代表论文：Discriminant Ad
简单易懂教会你KNN算法
刘耀的博客
09-18 7538
1、什么是KNN算法？KNＮ全称是k-Nearest Neighbors，意思是Ｋ个最近的邻居。 ＫNN算法从名字上我们就可以很直观地看出它的原理：从所有的训练样本中找出和未知最近的K个样本，将k个样本中出现最多的类别就是赋给未知样本。 举个例子，大家都知道农场里的鹰的故事，鹰从小就在农场里长大，不知道自己是什么种类，如果在它生活的环境里恰好有鸡也有鹰，那么它会认为自己是鹰还是鸡呢？ 放张图：
kNN算法通俗讲解
u012494321的博客
11-04 1855
接触机器学习一段时间了，知道它有四种分类：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习；也知道它的一般步骤：收集数据-->准备数据-->分析数据-->选择模型-->训练模型-->评估模型；知道数据越多测试结果就越准确。 但是，作为一理工女，不动手就不理解，有很多疑团，怎么让一堆样本做为数据输入，怎么训练数据让模型更好，通过什么方法来评估...
KNN算法简介
huidaoyinhe的博客
04-01 5023
KNN（k-nearest neighbor）是一个简单而经典的机器学习分类算法，通过度量”待分类数据”和”类别已知的样本”的距离（通常是欧氏距离）对样本进行分类。 这话说得有些绕口，且来分解一番： （1）分类问题都是监督（supervised）问题，也就是说一定数量的样本类别是已知的。 （2）既然我们已经有了一批分好类的样本，那么接下来的工作自然应该是通过已知样本训练分类器（通过调节分类器的
KNN算法理解和应用
Olaking的专栏
01-26 5458
一、算法概述 1、kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。 最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器，记住所有的训练数据，对于新的数据则直接和训练数据匹配，如果存在相同属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。这种方式有一个明显的缺点，那就是很可能无法找到完全匹配的训练记录。 kNN算法则是从训练集中找
KNN 原理及参数总结
热门推荐
平凡简单的执着
01-31 2万+
前言：针对一个完整的机器学习框架目前还没有总结出来，所以目前只能总结每一个单独的算法。由于现在研究的重点是算法，所以对于数据的处理，数据的分析和可视化呈现，在现阶段并不进行展示（这样容易陷入纠结和浪费过多时间）。但是，当理解算法的基本原理和实现方法之后，再回过头来从头开始，实现一个完整的机器学习流程。 1. KNN 原理 KNN是一种即可用于分类又可用于回归的机器学习算法。对于给定测试样本，基于距...
【机器学习】K近邻法算法(KNN)的简单理解
princemrgao的博客
04-08 895
K近邻法(k-NearestNeighbor)是一种很基本的机器学习方法，能做分类和回归任务 1.1 KNN直观解释 任务：预测最后一部影片的电影类型 第一步：将训练集中的所有样例画入坐标系，也将待测样例画入 第二步：计算待测分类的电影与所有已知分类的电影的欧式距离 第三步：将这些电影按照距离升序排序，取前k个电影，假设k=3，那么我们得到的电影依次是《He's Not...
KNN简单有趣的实例
最新发布
03-08
### KNN算法简单有趣实例 #### Python实现KNN分类器识别手写数字 ...对于想要进一步理解KNN工作方式的人来说，这个例子不仅直观而且易于上手操作。它证明了即使是最基础的形式下，KNN也能完成复杂的模式识别任务。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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