机器学习实战-KNN

最新推荐文章于 2023-12-22 23:53:27 发布
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分类专栏： 机器学习笔记 文章标签： 机器学习 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/navixin/article/details/78531995
本文介绍了KNN算法的主要特点，包括其优点如精度高、对异常值不敏感等，以及缺点如计算复杂度高、空间复杂度高等。文章还详细阐述了KNN算法的使用流程，从数据收集到算法测试直至实际应用。

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一、KNN算法的特点及使用方法

knn算法

  • 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定
  • 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高
  • 适用范围：数值型，名义，标称型

knn的使用流程

1.收集数据：
2.准备数据：需要结构化的数值型数据，使用前需要注意归一化
3.分析数据：找到潜在的关联
4.测试算法：计算错误率
5.使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行knn算法判定输入数据分别属于哪个分类，最后应用对计算出的分类执行后续的处理。

二、

机器学习实战---KNN算法
Ding 的博客
11-13 548
KNN算法 (机器学习实战) K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 工作原理： 已有一个样本数据集，即训练集，并且训练集的每个数据都有其对应的分类标签。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的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的数据的分类标签。也就是看最相近的k个数据的标签，通过多数表决的方式进行。 这里的k-NN的k即为选择的样本数据集中的前...
K-近邻算法
乐享极客
02-16 503
K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高 适用数据范围：数值型和标称型 工作原理：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。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
《统计学基础》——第三章(KNN)
weixin_44441131的博客
03-04 1181
1.1 KNN算法作分类（常见） 1.1 简述KNN算法 核心思想： 给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最领近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，则就把该输入实例分成这个类。 算法： 输入：训练数据集(带标签) 输出：新的输入实例 x 所属的类y KNN模型有何特点： 当训练集、距离度量、k值、决策规则确定下来后，对于任何一个新的实例，它所属的类唯一确定。所以说该...
KNN算法及其优缺点
最新发布
天玑的博客
12-22 2895
K-最近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基本的分类和回归算法。它的工作原理是通过在训练样本中找到距离待分类样本最近的K个样本，并根据这K个样本的标签来确定待分类样本的标签。KNN算法具有以下优点和缺点。综上所述，KNN算法具有简单易懂、适用于多类别问题和大型数据集、可在线学习等优点，但也存在计算复杂度高、对异常值敏感等缺点。在实际应用中，需要根据具体场景和需求综合考虑这些优缺点来选择合适的算法。
KNN算法简介以及KNN的简单实现和应用
weixin_56273009的博客
06-02 4926
KNN算法的核心思想是通过计算样本之间的距离来确定新样本的类别或数值。KNN（K-Nearest Neighbors）是一种基本的分类和回归算法，它的基本思想是通过计算待分类样本与训练集中各个样本之间的距离，选取距离最近的K个样本，根据这K个样本的类别进行投票，将待分类样本归为票数最多的类别。KNN算法的全称是K-Nearest Neighbor算法，它的基本思想是通过计算新样本与训练集中所有样本的距离，找到距离最近的K个样本，然后根据这K个样本的类别或数值来确定新样本的类别或数值。二、KNN算法的应用。
机器学习之三：Knn
蓬莱道人的博客
03-17 397
1、原理     给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为这个类。 2、步骤 （1）.计算新实例和训练样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离，曼哈顿距离等）； （2）对上面所有的距离值进行排序； （3）选前k个最小距离的样本； ...
《机器学习实战》第二章k-近邻算法
yuanxun4683的博客
01-28 461
《机器学习实战》 第二章.k-近邻算法 2.1 k-近邻算法概述 采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类 k-近邻算法 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 使用数据范围：数值型和标陈型。 2.2 工作原理 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
机器学习实战 - KNN（K近邻）算法PDF知识点详解 + 代码实现
04-27
**K-近邻（KNN）算法**是机器学习领域中一种基础且直观的分类算法。它的核心思想是根据输入样本最接近的K个训练样本的类别来预测新样本的类别。KNN算法最早由Cover和Hart在1968年提出，是一种基于实例的学习方法，...
模式识别与机器学习实战 - KNN算法python实现 - 简单入门 -内含数据集和源码
01-10
在本文中，我们将深入探讨机器学习中的一个基本且实用的算法——K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）。KNN算法是一种监督学习方法，常用于分类和回归问题，尤其适合初学者入门。这里我们将通过Python编程语言来...
机器学习实战 - k近邻算法（KNN算法）总结
04-12
机器学习实战 - k近邻算法（KNN算法）总结 适合机器学习实战入门新手 K-近邻算法，又称为 KNN 算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。 KNN 的工作原理：给定一个已知类别标签的数据训练集，输入没有标签的新数据...
机器学习算法-KNN精讲
08-21
跟着我的节奏，带你走进数据科学，从数据分析思维、数据分析方法、数据分析工具Excel、SQL、Tableau、POWERBI、FineBI、Python等、数据分析之统计建模分析、机器学习、深度学习等，数据分析实战案例、数据建模分析等...
机器学习之K近邻(KNN)算法
谓之小一
05-13 3526
1.KNN简介 K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法既可处理分类问题，也可处理回归问题，其中分类和回归的主要区别在于最后做预测时的决策方式不同。KNN做分类预测时一般采用多数表决法，即训练集里和预测样本特征最近的K个样本，预测结果为里面有最多类别数的类别。KNN做回归预测时一般采用平均法，预测结果为最近的K个样本数据的平均值。其中KNN分类方法的思想对回归方法同样适用，...
数据挖掘（四）KNN
May the Force be with you
11-07 2469
k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。一句话总结: 近朱者赤近墨者黑！k 近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k 近邻算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近邻算法不具有显式的学习过程。k 近邻算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”。
机器学习——K-近邻算法
其疾如风 其徐如林 侵略如火 不动如山
05-29 557
简而言之，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类。 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型（目标变量的结果只在有限目标集中取值）。 算法的工作原理：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关系。输入没有标签的新数据后，将数据的每个特征与
K-近邻算法 机器学习实战（阅读笔记）
MrHelicopter的博客
02-01 244
优点：精度高 ，对异常值不敏感，无数据输入假定 缺点：计算复杂度高，空间复杂度高 适用数据范围：数值型，标称型 算法原理：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中的每个数据都存在标签，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，然后算法提取样本中特征中最相似数据的分类标签，一般来说， 我们只选择样本数据及中前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。
机器学习——K-近邻算法基础入门（简单易懂）
DreamWendy的博客
10-03 787
一、K-近邻算法概述 简单地说，K-近邻算法就是采用测量不同特征值之间的距离方法来进行分类。 优点：精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定简单地说。 缺点：计算复杂度高，空间复杂度高。 适用范围：数值型和标称型。 工作原理： 　　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，输入没有标签的新数据之后，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，然后算法提取出样本集中特征最相似数据的分类标签。一般来说，我们只选择样.
python3.5《机器学习实战》学习笔记（一）：k近邻算法
weepon的博客
09-12 6532
转载请注明作者和出处：http://blog.youkuaiyun.com/u013829973 系统版本：window 7 （64bit） python版本：python 3.5 IDE：Spyder （一个比较方便的办法是安装anaconda，那么Spyder和jupyter以及python几个常用的包都有了，甚至可以方便的安装TensorFlow等，安装方法链接）k近邻算法1.1 k近邻算法概述
算法
u011183517的专栏
12-11 265
1.k-近邻算法（kNN）：选择k（k 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。 2.逻辑回归 3.决策树 ：重点在于选择哪一个属性作为分裂属性。 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。 缺点：可能会产生过度匹配问题。 适用数据类型：数值型和标称型。 分裂
成功解决ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [86, 891]
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成功解决ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [86, 891] 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples...
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