MachineLearning— (KNN)k Nearest Neighbor之最近邻法原理举例理解（一）

最新推荐文章于 2025-06-03 21:41:00 发布
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分类专栏： Machine Learning 文章标签： Machine Learning 机器学习 k最近邻 knn k Nearest Neighbor
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    K近邻法(k-nearest neighbor)是机器学习当中较为简单理解的一种基本分类与回归方法，KNN输入的是实例的特征向量，也就是特征空间上的点；输出的是其对应的类别标签，KNN的训练数据集的类别标签都是已知的，分类时对输入的新的实例点计算k个最近邻训练实例，通过多数表决也就是看这k个点多数属于的类别，将其作为新实例点的最后分类归属；因此KNN不具有显式的学习过程，kNN包括三个基本要素：k值的选择，距离度量和分类决策规则；本篇博文主要介绍k近邻的基本理论概念，算法原理思想以及例题，还有k近邻的实现方法——kd树；



表示输入的数据集，Xi表示输入的特征向量，y表示类别标签；根据给定的距离度量，找出在训练集中与x最近邻的K个点，记为Nk(x); 然后根据决策规则决定x的类别y；

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自然语言处理之文本分类：K-Nearest Neighbors(KNN)算法原理
zhubeibei168的博客
05-11 606
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。
【Intro to ML (机器学习）】1. k-Nearest Neighbor (k近邻)
m0_48917962的博客
09-12 235
【Intro to ML】1. k-NN 系统性地阐述了维度诅咒，近邻算法，k-NN（k近邻）算法的思想、步骤，补充了关于模型的优劣性，两种模型的比较，以及模型的不足等内容
KNN--算法举例
perkz的博客
04-07 402
前言： 找了个时间来写一下knn的算法，发现了不少意外的惊喜，以前有些马马虎虎的东西今天居然理解了，并发现了几篇好博文可以和大家分享。 knn主要是利用数据特征与其他已知数据的远近程度来进行分类。 正文： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import operator #已知分类的数据 x1 = np.array([3,2...
MachineLearning— (KNN)k Nearest Neighbor（二）
令狐公子的博客
06-16 721
Knn属于基于实例的学习方法，其将训练数据存储起来而不是为目标函数建立明确的一般化描述；从而泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例时，它分析这个新实例与以前存储的实例的关系，并据此把一个目标函数值赋给新的实例；基于实例的学习方法包括最近邻法和局部加权回归法，他们都假定实例可以被表示为欧式空间中的点； 事实上，很多技术只建立目标函数的局部逼近，将其应用于与新查询实例临近的实例，而从不建立在整个实例空间上都表现良好的逼近。当目标函数比较复杂却可以用不太复杂的局部逼近描述时，这样做
KNN算法详解
最新发布
weixin_48102891的博客
06-03 1512
K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）是机器学习中最直观、最易理解的算法之一。它的核心思想简单到令人惊讶——"物以类聚，人以群分"。当你需要预测一个新数据点的类别时，只需查看它在数据集中最近的"邻居"们如何分类。选定离自身距离最近的K个邻居样本（相似度最高），在这K个样本中如果有某个类别的邻居占比最大，那么我们将要预测的样本也归为这一类别。
白手起家学习数据科学 ——k-Nearest Neighbors之“例子篇”(九)
shaomingliang499的博客
12-14 593
例子:最喜欢的编程语言(Example: Favorite Languages)DataSciencester网站用户调查结果出来了，我们发现在许多大城市里人们所喜欢的编程语言如下：# each entry is ([longitude, latitude], favorite_language)cities = [([-122.3 , 47.53], "Python"), # Seattle
数据挖掘十大经典算法(8) kNN: k-nearest neighbor classification
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05-01 8万+
 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，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。　　K最近邻(k-Nearest
Python机器学习k-近邻算法(K Nearest Neighbor)实例详解
09-20
主要介绍了Python机器学习k-近邻算法(K Nearest Neighbor),结合实例形式分析了k-近邻算法的原理、操作步骤、相关实现与使用技巧,需要的朋友可以参考下
K-近邻法(k-nearest neighbor，K-NN)
Leon_winter的博客
01-25 942
文章目录K-近邻法K-近邻模型距离度量超参数k的确定分类策略算法流程kd树 K-近邻法   KNN是一个二分类或者多分类模型，属于判别模型和非概率模型。用一句话描述这个模型，就是在特征空间中，离待分类点最近的K个点中出现最多的类标签，即是该待分类点的类标签。 K-近邻模型   由于KNN属于惰性(lazy)模型，没有显式的学习过程，使用统计学习方法三要素描述不方便，这里考虑另外三个要素，即距离度...
k-NN最近邻算法(k-nearest neighbors algorithm)
wangprince2017
10-07 6140
本文是一篇k-NN学习笔记，内容如下： 一. k-NN简介 二. k-NN原理 三. 关于 k-NN的进一步讨论 3.1 K的大小怎么选择? 3.2 怎么计算最近“邻居”? 3.3 既然是监督学习，怎么训练？ 3.4 k-NN怎么用于回归？ 3.5 最后，为什么选择k-NN? 四. k-NN应用-提高约会对象匹配(python) 4.1 读文件，解析特征向量和类别标签 4.2 特征标准化 4.3 画散点图，观察特征 4.4 利用k-NN算法进行分类 ...
k邻近算法(KNN)实例
lixixi
07-22 5741
文章转载自： https://www.cnblogs.com/angle6-liu/p/10416736.html 一 k近邻算法原理 k近邻算法是一种基本分类和回归方法. 原理:K近邻算法，即是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邻近的K个实例，这K个实例的 多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。 如上图所示，有两类不同的样本数据，分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示，而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据则是待分类的数据。这也就是我们的目的，来了一个新的数据点，我
k近邻分类算法
05-28
k近邻算法，k Nearest Neighbor(KNN)，它的工作原理如下： 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。当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中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择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。
【K近邻（KNN）算法（一）】KNN的概念
01-07
文章目录K-最近邻算法1.算法介绍2.算法公式（1）分类（2）回归（不好，可以不看）（3）L1和L2范数距离L1范数距离(曼哈顿距离):L2范数距离(欧几里得距离):闵可夫斯基（knn中使用）3.K值选择举例 K-最近邻算法 1.算法介绍 属于有监督学习，知道可能的结果。属于多分类算法。K NearestN eighbors算法又叫K – NN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K – NN算法是相对比较容易理解的算法。十大机器算法之一。 定义 如果一个样本在特征空间中的 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。 来源： 算法最
海量数据挖掘MMDS week2: Nearest-Neighbor Learning最近邻学习
chuange6363的博客
08-14 98
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/48894963 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskoveccourses学习笔记之Nearest-Neighbor Learning，...
【机器学习实战】KNN算法的两个经典例子(电影类型判断，约会网站的改进)
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10-10 3948
KNN算法的两个常用实际例子一、使用K-邻近算法来对电影的类型进行判断1.实验思路：2.代码实现：3.运行截图：4.完整代码展示：二、在约会网站上使用KNN算法1.实验思路及代码实现：（一）准备数据：从文本文件中解析数据（二）分析数据：使用Matplotlib创建散点图（三）准备数据：归一化数值（四）测试算法：作为完整程序验证分类器（五）使用算法：构建完整可用系统 一、使用K-邻近算法来对电影的类型进行判断 1.实验思路： 通过电影场景里面的打斗镜头次数与接吻镜头次数的比较然后根据KNN算法来进行判断该电影
第3章 k近邻法(KNearestNeighbors)课后习题参考解答
breeze_blows的博客
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写程序学ML：K近邻（KNN）算法原理及实现（一）
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K近邻(k-NearestNeighbor，KNN)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。
人工智能知识全面讲解：K近邻学习法
Lee达森的博客
06-28 935
10.1.1 “人以群分”的算法在现实生活中，我们经常遇到需要快速分辨陌生人身份的场景。在某些情 况?，我们会用富有逻辑性的“决策树”思维做判断。例如求职者去一家新公 司面试，面试官可能是同级员工也可能是人力资源主管或者部门主管，总之是 这三种职位中的某一个。通常面试官职能不同，提问的问题也不同，因此通过 面试官提出的问题就能够逐步确定他的职位。而在另一些情况?，我们会用推 测式的“朴素贝叶斯”思维去判断，例如，走在路上遇见一个黑色皮肤的人， 因为他的肤色以及长相特点，我们会推测他大概率是从非洲来的。 还有
机器学习技术在糖尿病预测中的应用：支持向量机表现优异
K-最近邻（KNN）依赖于样本间的距离度量，易于理解和实施；而支持向量机（SVM）则通过构建最大边距超平面实现分类，尤其在小样本和高维空间中表现出色。 通过对糖尿病患者的数据集进行训练和测试，研究人员发现SVM...
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