机器学习之K近邻算法（KNeighborsClassifier）

最新推荐文章于 2025-03-23 15:59:54 发布
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分类专栏： 机器学习 python 文章标签： python 机器学习 sklearn
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本文探讨了K近邻（KNeighborsClassifier）在机器学习中的使用，包括数据获取、训练数据与测试数据的划分、特征值提取以及模型训练。通过交叉验证，分析了不同参数对模型性能的影响，并绘制了得分图表。

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Python 机器学习 K-近邻算法
weixin_42098295的博客
01-30 1672
它是一种基于实例的学习（Instance-based learning），或者称为懒惰学习（Lazy learning），因为它不会从训练数据中学习一个固定的模型，而是使用整个数据集进行预测。在回归问题中，则通常是这些邻居值的平均值。选取合适的K值是至关重要的，太小的K值会使模型对噪声敏感，而太大的K值可能使模型无法捕捉到数据的特性。参数指定了计算最近邻的方法，可选项包括 'auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'，其中'auto'会自动选择最适合数据的算法。
机器学习-knn近邻分类算法
calisenanming的博客
10-17 989
rowdata = {'颜色深度':[14.23,13.2,13.16,14.37,13.24,12.07,12.43,11.79,12.37,12.04],plt.scatter(x[y==0,0],x[y==0,1],color='purple',label='黑皮诺')plt.scatter(x[y==1,0], x[y==1,1],color='red',label='赤霞珠')data = np.concatenate((X,y.reshape(-1,1)),axis=1)#横向拼接。
K-nearst neighbors(KNN)
zhzsdiligence的博客
07-27 107
算法介绍 算法三要素 实现方式 蛮力实现 用于数据量比较少的时候 kd树 分类预测方法 kd树构建 通过kd树查找最近邻
【kneighborsclassifier 函数及其参数介绍】
武帝为此的博客
07-02 1672
库中 K-近邻算法的实现，用于分类任务。KNN 算法的基本思想是给定一个样本数据集，对于每个输入的新数据点，找到其在样本数据集中最近的 K 个数据点，根据这 K 个邻居的类别来预测新数据点的类别。
机器学习算法——k-近邻算法
最新发布
2401_87863416的博客
03-23 949
k-近邻算法（k-Nearest Neighbor Alogorithm，后简称kNN算法）是机器学习算法中最基础也最简单的算法之一。它是有监督学习中的分类算法，可以用于分类数据和预测结果，通常被用于分类。
k-nearest neighbor(kNN,k近邻算法)理论与实操及KNeighborsClassifier参数详解
zero33325的博客
08-22 1万+
1. k-NN算法简介 k近邻法是基本且简单的分类与回归方法，利用数据集对特征向量空间进行划分，可以进行多分类。如下图： 三角形与矩形分别代表两类数据，标签已知。现要对新输入的为分类点(绿色)进行分类，k-NN的做法是寻找与该绿点相邻最近的k个点(k-NN算法的k的含义，图中的距离为欧式距离)，然后通过多数表决的方式把绿点划分到这k个最近点出现频数最高的类。例如如果k取3，则绿点最近的3个点中频数最高为三角形类，所以归为三角形类；若k取5，则距离绿点最近的5个点中频数最高为矩形类，所以归绿点为矩形类。 1.
K近邻算法分析
C_teacher的博客
05-19 535
K近邻算法分类可视化分析 K近邻算法: 近朱者赤，近墨者黑。新的数据点离谁(一个或多个近邻点)最近， 就和谁属于同一类。 在skilit-learn中内置了若干个数据集(Toy Datasets), 还有一些API可以自己动手生成数据集，代码如下: from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import matplotlib.pyplot as plt # 生成
集成k-最近邻(k-NN)、朴素贝叶斯、Logistic回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、多层感知机的一个机器学习示例
Cjv的博客
01-16 7460
(1) 创建机器学习所需环境 python版本为Python 3.6.2 **NumPy：**用于使用Python进行数值处理。 **PIL：**一个简单的图像处理库。 **scikit-learn：**包含我们今天要介绍的机器学习算法。 Keras和**TensorFlow：**深度学习，后续使用，本篇博客暂不需要。 (2) 数据集 本示例将使用的是Iris数据集，是入门机器学习的首选，相...
基于机器学习的 K 近邻算法 - 水果分类 Python 源码
02-20
基于机器学习的K近邻算法是一种简单而有效的分类方法，它在水果分类等许多实际问题中都有着广泛的应用。K近邻算法的核心思想是依据最近邻的K个样本的分类情况来决定新样本的分类。在水果分类的应用场景中，首先需要...
机器学习之k-近邻算法.zip
04-23
《机器学习之k-近邻算法》 k-近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法是监督学习领域中一个基础且重要的算法，尤其在分类问题上表现突出。KNN属于懒惰学习（Lazy Learning）类型，因为它并不进行模型训练，而是将...
机器学习算法KNN（K近邻）应用实例——实现对是否患糖尿病的预测
05-06
机器学习算法KNN（K近邻）应用实例 使用KNN（K近邻）算法对是否容易得糖尿病问题进行预测。 资源中包括完成的KNN算法训练和实现过程，以及用于机器学习的糖尿病数据集。 数据特征包括： Pregnancies：怀孕次数 ...
sklearn包中K近邻分类器 KNeighborsClassifier的使用
飘过的春风
01-29 2万+
1. KNN算法 K近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法的核心思想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。KNN算法可用于多分类，KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，作为预测值。 KNeighborsClassi
第一篇：1.1-KNN的学习记录—K近邻算法原理和超参数（KNeighborsClassifier）
u013153465的博客
07-11 2211
本文为学习记录，写的不好请大家指正见谅，互相学习，也为自己巩固学习成果包括后续复习所用！ 1.K近邻算法原理 这个是网上找的图，自己就不制作图了，找了一张只有两个特征的图，简单明了 如图所示，横纵坐标分别表示时间和肿瘤大小两个特征值，绿色点为我们需要作出预测分类的值，当我们的k为3的时候（k为超参数，后面会提到），即表示，根据绿色点，找出3个离绿色点最近距离的三个点，如图...
机器学习笔记（八）KNN原理详解和实践
haveanybody的博客
01-06 2837
一、KNN原理 K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种应用比较多的机器学习算法模型，其核心思想就是未知的对象总是和距离自己最近的群体类似。简单地说就是一个人如果经常和好人走的近，那么我们可以认为（大概率）他是好人，如果他经常和坏人混迹在一起，那么我们就会认为他更可能是坏人，在推荐领域，KNN 可以用来为消费行为相似的人推荐商品。现在还有一个不确定的问题，就是距离最近的群体怎么衡量呢？这也正是KNN中K的含义，就是找距离自己最近的K个样本。这里需要注意 KNN 中的 K 和 K-M
机器学习算法笔记之K近邻算法（KNeighborsClassifier）
smallcases的博客
10-14 6万+
介绍： 在sklearn库中，KNeighborsClassifier是实现K近邻算法的一个类，一般都使用欧式距离进行测量。 这个类的结构如下： sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier class sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=’uniform
K-近邻算法： k-nearest neighbor classification (kNN) 详细介绍
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chenhepg的博客
04-09 7万+
@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...
鸢尾花的散点图（matlab绘制）,K近邻(KNN)分类，K-Means聚类算法聚类
浦柳人的博客
07-09 2万+
前提和数据： （三类鸢尾花）class: -- Iris Setosa -- Iris Versicolour -- Iris Virginica 每一类50个属性数据，每项数据包括四个数据项，分别是 1. sepal length in cm 2. sepal width in cm 3. petal length in cm 4. petal width in cm 最后一项为该数据所属的鸢尾花种类 给出部分截图： 由于...
sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier()函数解析（最清晰的解释）
种树最好的时间是10年前，其次是现在！！！
08-20 4万+
sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier()函数用于实现k近邻投票算法的分类器。 class sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=’uniform’, algorithm=’auto’, leaf_size=30, p=2, m...
sklearn 翻译笔记：KNeighborsClassifier
d12340555hf的博客
04-25 3376
sklearn.neighbors.KNeighborsClassifierclass sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=’uniform’, algorithm=’auto’, leaf_size=30, p=2, metric=’minkowski’, metric_params=None, n_jobs...
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