kNN：k-nearest neighbor classification(K最近邻分类算法，KNN)

最新推荐文章于 2020-04-21 23:06:48 发布
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K最近邻分类算法是机器学习领域中一个简单且成熟的分类方法。其核心思想是通过特征空间中的最近邻样本来预测未知样本的类别归属。
K最近邻分类算法，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。该算法的思路是：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个类别，则该样本也属于这个类别。
自然语言处理之文本分类：K-Nearest Neighbors(KNN)算法原理
zhubeibei168的博客
05-11 651
KNN算法在文本分类中是一个简单而有效的方法，它通过计算文本之间的距离来预测类别。然而，KNN算法的效率和性能在大规模数据集上可能会受到挑战，因为它需要计算待分类文本与训练集中每个文本的距离。此外，K值的选择和距离度量方法的选择也对模型的性能有重要影响。文本预处理中的文本向量化技术是将文本转换为数值向量的关键步骤。TF-IDF和词嵌入是两种广泛使用的向量化方法，它们分别从统计和语义的角度来表示文本。通过上述示例代码，我们展示了如何使用Python中的sklearn和gensim库来实现这两种向量化技术。
自然语言处理之文本分类：K-Nearest Neighbors (KNN)：KNN在多标签文本分类中的应用
最新发布
zhubeibei168的博客
05-10 998
KNN在多标签文本分类中的应用需要对原始算法进行一定的扩展和调整，主要是通过为每个标签独立地应用KNN来实现。尽管KNN在处理高维数据时可能面临维度灾难的问题，但在标签数量不多且数据集规模适中的情况下，ML-KNN仍然可以是一个有效的多标签分类方法。通过上述示例，我们可以看到如何在Python中使用scikit-learn库来实现ML-KNN，并评估其在多标签分类任务上的性能。在多标签文本分类任务中，K-Nearest Neighbors (KNN) 算法展现出其独特的魅力与挑战。
K-近邻算法： k-nearest neighbor classification (kNN) 详细介绍
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chenhepg的博客
04-09 9万+
@创建于：2020.04.09 @修改于：2020.04.09，2024.06.22 文章目录1、kNN介绍2、k近邻法的三要素详解2.1 距离度量2.2 k值的选择2.3 分类决策规则3、k近邻法的实现：kd树4、Python实现过程5、优缺点6、常见问题 1、kNN介绍 kNN是一个基本而简单的分类算法，作为监督学习，那么KNN模型需要的是有标签的训练数据，对于新样本的类别由与新样本距离最近的k个训练样本点按照分类...
k-Nearest Neighbor Classification
03-10
this paper, the problem of classifying an unseen pattern on the basis of its nearest neighbors in a recorded data set is addressed from the point of view of Dempster-Shafer theory. Each neighbor of a sample to be classified is considered as an item of evidence that supports certain hypotheses regarding the class membership of that pattern. The degree of support is defined as a function of the distance between the two vectors. The evidence of the k nearest neighbors is then pooled by means of Dempster's rule of combination. This approach provides a global treatment of such issues as ambiguity and distance rejection, and imperfect knowledge regarding the class membership of training patterns. The effectiveness of this classification scheme as compared to the voting and distance-weighted k-NN procedures is demonstrated using several sets of simulated and real-world data.
Cover T,Hart P.Nearest neighbor pattern classification
03-06
Cover T,Hart P.Nearest neighbor pattern classification IEEETransction on Information Theory 1967
数据挖掘十大经典算法(8) kNN: k-nearest neighbor classification
07-15 650
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
最近邻分类器(Nearest Neighbor Classifier)
rdd1117的博客
09-29 5297
先从简单的方法开始说，先提一提最近邻分类器/Nearest Neighbor Classifier，不过事先申明，它和深度学习中的卷积神经网/Convolutional Neural Networks其实一点关系都没有，我们只是从基础到前沿一点一点推进，最近邻是图像识别一个相对简单和基础的实现方式。 1.1 CIFAR-10 CIFAR-10是一个非常常用的图像分类数据集。数据集包含6000...
通过 k-Nearest Neighbour 进行分类的教程：使用 k-Nearest Neighbor 对 3 类问题进行一维矩阵分类的基础教程-matlab开发
05-29
**k-最近邻（k-Nearest Neighbor, kNN）算法是监督学习中的一种基础方法，主要用于分类任务。本教程将深入探讨如何在 MATLAB 环境中利用 kNN 进行一维矩阵数据的分类。** ### 1. kNN 算法原理 kNN 是一种实例驱动的...
机器学习3：K近邻法K-Nearest-Neighbor Classifier/KNN（基于R language&Python）
绝对是谨慎提交的博客
04-21 2327
k近邻法是一种基本分类与回归问题。k近邻法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间中的点；输出为实例的类别，可以取很多类。k近邻法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其 k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。因此，k近邻法不具有显式的学习过程。k近邻法实际上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”。k近邻法的三个要素是k值的选择、距离度量及分类决策规则。
数据挖掘十大经典算法(八) kNN: k-nearest neighbor classification
Molly
03-21 1073
K最近邻(KNN，K-NearestNeighbor)分类算法：所谓K最近邻，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个邻居来代表。 　　核心思想：如果一个样本在特征空间中的K个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。 对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。 　　KNN算法不仅可以用于分类
Nearest Neighbor Pattern Classification
10-26
Nearest Neighbor Pattern Classification. 1967. 欢迎下载。
Nearest Neighbor Pattern Classification-1967
09-11
该资源是Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法的开山之作，简称KNN，有兴趣的朋友请自行下载，没有积分的朋友，请联系博主，谢谢大家的支持。
T.Cover P.Hart Nearest Neighbor Pattern Classification
01-06
T.Cover和P.Hart在1967年在NN基础上提出的KNN算法：Nearest Neighbor Pattern Classification
【cs231n】图像分类-Nearest Neighbor Classifier(最近邻分类器)【python3实现】
dhe56357的博客
04-08 769
【学习自CS231n课程】 转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/GraceSkyer/p/8735908.html 图像分类： 　　一张图像的表示：长度、宽度、通道(3个颜色通道，分别是红R、绿G、蓝B)。 　　对于计算机来说，图像是一个由数字组成的巨大的三维数组，数组元素是取值范围从0到255的整数，其中0表示全黑，255表示全白。 图...
KNN（K nearest neighbor）算法
agent_peakey的专栏
10-21 4024
KNN（K nearest neighbor）算法KNNK nearest neighbor算法 KNN算法是分类算法的一个基础算法，它是一个先验算法，也就是需要首先有一个基础的分类，再对一个目标样本进行分类的算法。
文本分类——K-Nearest Neighbor算法
whatever you do - just have fun！
08-19 1005
文本分类——K-Nearest Neighbor   1       关于k-Nearest Neighbor算法 KNN算法的基本思路：存在一个预先选定并且人工标注好类别的训练集合，给定一个新的文本，需要计算这个新文本与训练集合中每个文本的相似度，选出其中相似度最大的K个文本，然后在这K个文本中找出类别最多的一个类作为最后新文本的所属类别。可以形式化的描述如下：
KNN(k-nearest neighbors) K近邻算法深入
丿回到火星去
11-10 2102
K近邻法是机器学习中一种很基本的算法，可以用做分类和回归，主要的思想跟我们生活中近墨者黑，近朱者赤的思想雷同。例如我们看一个人人品的好坏只需要看与之相交的人的品格好坏。KNN算法分类和回归主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同：分类时我们选取与之相近的K个样本采取多数表决法来判断类别，回归时我们选取K个样本的平均值来作为预测值。 1.KNN算法的三个要素 K值     对于K值的选取可根据我...
机器学习——最邻近规则分类（K Nearest Neighbor）KNN算法
loveliuzz的博客
09-12 1万+
1、简介 （1）Cover和Hart在1968年提出最初的临近算法 （2）邻近算法属于分类（classification）算法 （3）输入基于实例的学习（instance-based learing）,懒惰学习（lazy learing）——处理训练集时并没有建造任何的模型，当对一个未知的实例进行归类时才进行归类 2、举例 如何将电影的例子模拟成一个广泛的模型？ 对于每一个电影模拟
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