k-近邻算法（KNN）快速入门

最新推荐文章于 2025-02-28 20:12:34 发布
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分类专栏： 《机器学习实战》 文章标签： 近邻算法 机器学习 算法
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1 k-近邻算法概述

  • 工作原理：给出一个样本数据集，其中每个样本数据都存在标签，即每个样本与所属分类的对应关系。首先，输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征值与样本数据集中对应的特征值进行比较，然后提取样本数据集中特征最相似的数据（最近邻）的分类标签。一般选择样本数据集中前k个最相似的数据，通常k是不大于20的整数。最后，在k个最相似数据中选择出现次数最多的分类，作为新数据的分类。

  • k-近邻算法的伪代码
    • 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作：
    • （1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离，这里使用欧式距离；
    • （2）按照距离递增次序排序；
    • （3）选取与当前点距离最小的k个点；
    • （4）确定前k个点所在类别的出现频率；
    • （5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。

  • 欧式距离公式
    • 二维向量点 A (A_{0},A_{1}) 和  B(B_{0},B_{1}) 之间的欧式距离&
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KNN算法（k近邻算法）原理及总结
m0_74405427的博客
10-09 11万+
KNN 算法，或者称 k最邻近算法，是有监督学习中的分类算法。它可以用于分类或回归问题，但它通常用作分类算法。
K-近邻算法
Sake360的博客
09-28 1028
K-近邻算法 1.1 什么是K-近邻（KNN）算法 学习目标 知道什么是K近邻算法，及其特点 掌握K-近邻算法的基本原理 1 K近邻算法的特点 k-近邻算法，也叫KNN算法(K-Nearest Neihbor，KNN)，是一个非常适合入门的算法，拥有如下特性： 适用于分类问题，尤其是二分类，当然也可以用来预测回归问题 思想极度简单，应用数学知识少(近乎为零) 对于很多不擅长数学的小伙伴十分友好，KNN算法几乎用不到数学专业知识 机器学习算法的hello world算法 效果好 虽然算法简单，
基本分类方法——KNN(K近邻)算法
weixin_33755554的博客
12-18 379
在这篇文章 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 讲SVM的过程中，提到了KNN算法。有点熟悉，上网一查，居然就是K近邻算法，机器学习的入门算法。 参考内容如下：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 1、kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor class...
KNN算法的学习和使用
最新发布
www_pp_的博客
02-28 651
KNN算法的核心思想是：对于一个待分类的样本点，通过计算其与训练集中所有样本点的距离，找到距离最近的K个样本点（即“邻居”）。然后，根据这K个邻居的类别信息，通过多数投票（分类任务）或平均值（回归任务）来预测目标点的类别或值。KNN算法是一种简单而强大的机器学习算法，适用于处理小规模数据集。它基于“近朱者赤，近墨者黑”的原理，通过查找最近的K个邻居来预测目标点的类别或值。KNN算法的优点是简单易懂、无需复杂模型训练，但其缺点是计算复杂度高、存储需求大。
KNN算法(k近邻算法)原理及总结
技术研究中心
02-01 819
KNN算法是一种基于实例的学习方法，其基本思想是通过计算待分类样本与训练集中各个样本的距离，选择距离最近的K个样本，然后根据这K个样本的类别进行投票或取平均值，将得票最多的类别或平均值作为待分类样本的类别。KNN算法易于理解和实现，对于小规模数据集表现良好。KNN是一种非参数化方法，不对数据分布做任何假设。KNN算法是一种简单而有效的机器学习算法，广泛应用于各个领域。通过本文，我们对KNN算法的原理、应用场景以及优缺点有了一定的了解。
K近邻（KNN）算法（算法原理＋简单的实现）
m0_63180382的博客
10-09 6244
根据选择的距离度量（如曼哈顿距离或欧氏距离），可计算测试实例与训练集中的每个实例点的距离，根据k值选择k个最近邻点，最后根据分类决策规则将测试实例分类。因为在k近邻算法中，预测结果是通过与目标数据点距离最近的k个邻居的标签值来确定的。如下图，根据欧氏距离，选择k=4个离测试实例最近的训练实例（红圈处），再根据多数表决的分类决策规则，即这4个实例多数属于“-类”，可推断测试实例为“-类”。平均法：在回归问题中，KNN算法采用平均法来预测待回归样本的输出值，即选择K个邻居的输出值的平均值作为待回归样本的输出。
机器学习—K-近邻算法[入门]
12-22
【机器学习—K-近邻算法入门】 K-近邻算法（K-Nearest Neighbour，简称KNN）是机器学习领域中一种基础且直观的分类和回归方法。它的核心思想是利用训练数据集中样本的“邻居关系”来对新样本进行预测。KNN算法在...
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...
《机器学习实战》（新手入门笔记）-第2章 k-近邻算法（kNN）
weixin_44987656的博客
12-25 436
工作原理：存在一个样本集合（训练样本集），且样本集合中每个数据都存在标签（也就是我们已知训练样本集合中每个数据所属分类的对应关系），再输入不带标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集合中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集合中特征最相似数据的分类标签(一般来说，我们只选择样本集合中k个相似的数据，通常k不大于20的整数，并在k个最相似的出现次数最多的分类作为新数据的分类)。（2）准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式。（5）测试算法：计算错误率，全面评估模型的准确率。
K近邻（KNN）算法原理及其Python实现
AndersonHuang的博客
12-22 983
k近邻算法在1968年由Cover和Hart提出，它非常简单、直观：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输入实例最邻近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类别，就把输入实例分为这个类别。
K近邻算法（KNN）
HP2LF的博客
04-08 917
​ • K近邻(K-nearst neighbors, KNN)是一种基本的机器学习算法，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个邻居来代表。比如：判断一个人的人品，只需要观察与他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出，即“近朱者赤，近墨者黑”；KNN算法既可以应用于分类应用中，也可以应用在回归应用中。​ • KNN在做回归和分类的主要区别在于最后做预测的时候的决策方式不同。KNN在分类预测时，一般采用；而在做回归预测时，一般采用。
K近邻法(KNN)-原理及编码实现
宁悦的博客
02-28 1096
一、KNN算法概述 K近邻算法（k-nearest neighbor,KNN）是一种基本的分类和回归方法,KNN算法对于一个新的样本只需要计算和他最近的K个点，K个点中多数表明他是那个类，他就是那个类。 KNN没有和别的算法一样，要先训练，然后才能预测。这个算法可以直接预测该点的标记。只是在查找最近的K个点的时候，需要遍历整个数据集，消耗的时间会非常大。为了减少查找的时间，才有了K-D树。 ...
K-近邻算法(KNN)原理分析和代码实战
梁先森的博客
05-15 1592
K-近邻算法，全称为K-nearest neighbor，简称KNN。它是一个原理非常简单，但是计算复杂度比较高的一个分类算法，接下来，我们先从原理出发，再进行源代码的解析。
K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）原理详解与应用
weixin_43749805的博客
06-20 2249
KNN算法基于一个简单的思想：相似的样本具有相似的类别。它通过计算新样本与训练集中各个样本的距离，并选择最近邻的K个样本来进行分类或回归。
机器学习_KNN算法（超级简单）
GetLxc的博客
08-01 483
一、KNN算法是什么？ knn是最简单的机器学习算法，也是最不需要数学知识的算法。 算法步骤： 给定训练数据，啥也不用干，存起来。 给定新的数据，把新数据和每一条训练数据进行求欧氏距离，然后把求得的距离进行从小到大排序， 选取前K个最小的距离，然后看一下这k个中哪一个标签的最多。 新数据就会被分类到最多的标签中。 import numpy as np from math import sqrt from collections import Counter import matplotlib.pyplo
【AI原理解析】—K近邻（KNN）原理
深耕AI领域，专注中、高人工智能领域发展；同步研究电磁学及超导材料、量子力学；关注能源发展和技术，同时进行医学创新
07-03 578
KNN算法通过测量不同数据点之间的距离来进行分类或回归。其核心思想是：对于一个待分类或预测的样本，算法会找到与之距离最近的K个邻居（即训练集中的样本），并根据这K个邻居的类别或属性值来预测该样本的类别或值。KNN算法是一种基于距离度量的简单直观的机器学习算法，它通过找到待分类或预测样本的K个最近邻来进行分类或预测。
K近邻算法(KNN)原理整理小结
dongbao520的博客
06-28 3167
K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。KNN算法是选择与输入样本在特征空间内最近邻的k个训练样本并根据一定的决策规则，给出输出结果 。KNN算法是很基本的机器学习算法了，它非常容易学习，在维度很高的时候也有很好的分类效率，因此运用也很广泛。决策规则：....
【机器学习】——K近邻算法（KNN）
汤庆
04-10 432
一 . K-近邻算法（KNN）概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了多个类的问题，基于这些问题呢，就产生了KNN。 KNN是通过测量不同特征...
机器学习入门：K-近邻算法原理与应用
机器学习—K-近邻算法[入门] K-近邻算法（K-Nearest Neighbour algorithm），又称为KNN算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。该算法的工作原理是：给定一个已知标签类别的训练数据集，输入没有标签的新数据后，...
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