【十大经典数据挖掘算法】kNN

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#算法 #数据挖掘 #机器学习 #人工智能

于 2015-11-27 14:42:00 首次发布
本文介绍了kNN算法，一种经典的监督学习分类方法。kNN基于最近邻原则，选择离输入数据点最近的k个邻居来决定其类别。文章探讨了算法描述、分类决策规则以及k值选择对模型的影响，并指出距离更近的样本点应有更大权重。
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【数据挖掘】关联分析之Apriori
听雨草堂
05-07 1万+
1.Apriori算法 如果一个事务中有X，则该事务中则很有可能有Y，写成关联规则 {X}→{Y} 将这种找出项目之间联系的方法叫做关联分析。关联分析中最有名的问题是购物蓝问题，在超市购物时，有一个奇特的现象——顾客在买完尿布之后通常会买啤酒，即{尿布}→{啤酒}。原来，妻子嘱咐丈夫回家的时候记得给孩子买尿布，丈夫买完尿布后通常会买自己喜欢的啤酒。 考虑到规则的合理性，
数据挖掘十大经典算法 之 KNN算法
MannerXu的博客
08-22 3162
一、KNN算法概述 　　邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。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。Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法。KNN是一种分类(classification)算法，它输入基于实例的学习（instance-based le...
数据挖掘——KNN算法的实现
君临๑的博客
03-22 2973
1:令k是最近邻数目，D是训练样例的集合2: for每个测试样例z=(x ',y) do3:计算z和每个样例(x,y) ∈ D之间的距离d(x ', x)4:选择离z最近的k个训练样例的集合Dz包含于D5.6:end for距离加权表决其中，v是类标号，yi是一个最近邻的类标号。1()为指示函数，其中参数为真，返回值为1，否则为0。
数据挖掘经典十大算法_KNN算法
敷衍zgf的博客
09-20 572
快速理解knn算法
数据挖掘十大经典算法原理
九岁ya的博客
11-24 2516
数据挖掘十大经典算法原理 1. Apriori算法 Apriori是一种关联规则的频繁集算法，其核心思想是通过候选集生成金额情节向下检测两个阶段来挖掘频繁集。它使用支持度寻找频繁集。使用置信度确定强关联规则。 2. KNN算法 KNN算法的主要思想是计算每个训练数据到待分类元组的距离，取和待分类元组距离最近的k个训练数据，k个数据中哪个类别的占多数，则该待测元组就属于哪个类别。 3. C4.5算法...
大数据时代 数据挖掘十大经典算法
Shinobi_Jack的博客
09-19 1145
在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该页面的一次投票，被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。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。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
十大数据挖掘算法之-KNN(K近邻)算法
YangTinTin的博客
09-26 738
KNN算法是一种监督学习算法，用于解决分类和回归问题。它的核心思想非常简单：一个样本的类别或值由其最近邻居的类别或值决定。这里的K代表了选择多少个最近邻居来做决策。
数据挖掘十大经典算法
apollo_miracle的博客
02-25 1204
一、C4.5      C4.5，是机器学习算法中的一个分类决策树算法，它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树，其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。 二、The k-means algorithm 即K-Means算法     k-means al...
数据挖掘算法：KNN、SVM、决策树详解
最新发布
2503_92849275的博客
07-24 2260
也就是说，对于待分类的样本，通过计算它与训练集中所有样本的距离，找出距离最近的 k 个样本，然后根据这 k 个样本中出现次数最多的类别，来确定待分类样本的类别。在实际应用中，应根据数据的规模、维度、分布情况以及具体的任务需求，选择合适的算法。例如，随机森林就是由多个决策树组成的集成模型，它通过组合多个决策树的预测结果，降低了过拟合的风险，提高了模型的性能。SVM 算法的核心目标是找到一个最优的超平面，使得这个超平面能够将不同类别的样本尽可能清晰地分开，并且使两类样本中距离超平面最近的点到超平面的距离最大。
数据挖掘十大算法
热门推荐
weixin_39484738的博客
10-15 1万+
数据挖掘十大算法一、C4.5 算法二、K-Means 算法三、朴素贝叶斯算法四、K 最近邻分类算法（KNN）五、EM 最大期望算法六、PageRank 算法七、AdaBoost八、Apriori 算法九、SVM 支持向量机十、CART 分类与回归树 一、C4.5 算法 ID3 算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。ID3 算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。 C4.5 算法核心思想是ID3 算法，是ID3 算法的改进，改进方面有：
数据挖掘Java——KNN算法的实现
qq_54162207的博客
12-18 2622
KNN算法的思想比较简单。假定每个类包含多个训练数据，且每个训练数据都有一个唯一的类别标记，KNN算法的主要思想就是计算每个训练数据到待分类元组的距离，取和待分类元组距离最近的k个训练数据，k个数据中哪个类别的训练数据占多数，则待分类元组就属于哪个类别。
数据挖掘中十大经典算法
10-27
数据挖掘十大经典机器学习算法，国际权威的学术组织 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 年 12 月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法： C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, ...
精选资源
优质文档 十大经典数据挖掘算法R语言实现 共28页.pdf
08-11
在R语言中，我们可以实现多种经典的数据挖掘算法，以帮助我们从数据中发现模式、规律和趋势。 1. Apriori算法：Apriori是最具影响力的关联规则挖掘算法，用于找出频繁项集。它基于“频繁项集的子集必须也是频繁的”...
数据挖掘实验2knn算法
04-07
KNN算法是数据挖掘中的一个重要基础工具，它能够帮助人们从复杂的数据中找出潜在的模式和规律。通过实际的实验操作，参与者不仅能够加深对KNN算法的理解，还能够提高自己的编程和问题解决能力。这为以后在数据挖掘...
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06-02
本压缩包“数据挖掘领域十大算法代码实现KNN.rar”提供了KNN算法的代码实现，帮助我们深入理解和应用这个算法。 KNN算法基于实例学习，它的核心思想是：给定一个新的未知数据点，将其分类到与其最近的K个已知类别...
【数据挖掘】聚类之k-means
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04-18 9387
1.算法简述 分类是指分类器（classifier）根据已标注类别的训练集，通过训练可以未知类别的样本进行分类，被成为监督学习（supervised learning）。如果训练集的样本没有标注类别，那么就需要用到聚类。聚类是把相似的样本聚成一类，这种相似性通常以距离来度量。聚类被称为无监督学习（unspervised learning）。 k-means是聚类算法中常用的一种
【数据挖掘】分类之Naïve Bayes
听雨草堂
04-28 8256
1.算法简介 朴素贝叶斯（Naive Bayes）是无监督学习的一种常用算法，易于实现，没有迭代，并有坚实的数学理论（即贝叶斯定理）作为支撑。 本文以拼写检查作为例子，讲解Naive Bayes分类器是如何实现的。对于用户输入的一个单词（words），拼写检查试图推断出最有可能的那个正确单词（correct）。当然，输入的单词有可能本身就是正确的。比如，输入的单词thew，用户
【数据挖掘】分类之kNN
听雨草堂
04-15 7944
1.算法简介 knn的思想挺简单的：计算待分类的数据点与训练集所有样本点，取距离最近的k个样本；统计这k个样本的类别数量；根据多数表决方案，取数量最多的那一类作为待测样本的类别。距离度量可采用Euclidean distance，Manhattan distance和cosine。 用Iris数据集作为测试，代码参考[1] import numpy as np impor
【数据挖掘】分类之decision tree
听雨草堂
04-24 7364
1. ID3 算法 ID3 算法是一种典型的决策树（decision tree）算法，C4.5, CART都是在其基础上发展而来。决策树的叶子节点表示类标号，非叶子节点作为属性测试条件。从树的根节点开始，将测试条件用于检验记录，根据测试结果选择恰当的分支；直至到达叶子节点，叶子节点的类标号即为该记录的类别。 ID3采用信息增益（information gain）作为分裂属性
数据挖掘：十大经典算法详解
"数据挖掘中涉及的十大经典算法包括C4.5、k-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、NaiveBayes和CART。这些算法在数据挖掘领域具有深远影响力，分别在分类、聚类、监督学习、关联规则挖掘等方面发挥...
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