[机器学习]K近邻算法及其应用--WEKA工具

最新推荐文章于 2022-11-04 08:15:00 发布
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分类专栏： 机器学习与数据挖掘 文章标签： 机器学习 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010536377/article/details/50324649
本文详细介绍了K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法的理论基础，包括距离度量、k值选择和分类决策规则，并结合WEKA工具进行了实战演练，展示了如何使用WEKA进行数据预处理、选择合适的k值以及进行分类预测。在实践中，通过处理约会对象分类问题，演示了KNN算法的应用。" 135125990,19495067,基于SpringBoot的铁路订票管理系统设计与实现,"['spring boot', '课程设计', '后端开发']

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5、大数据分析中的机器学习：方法、平台与医疗应用
salt9的博客
07-27 6
本文探讨了大数据分析中机器学习的方法、开源平台及其在医疗领域的应用。文章详细介绍了K-means聚类算法和人工神经网络（ANNs）等机器学习算法，以及Hadoop、Spark等主流大数据分析平台。同时，结合医疗领域的大数据分析需求，讨论了其应用场景、挑战以及未来发展方向。通过结合机器学习算法和高效的大数据平台，医疗行业有望实现更精准和高效的疾病预测、诊断与治疗。
29、利用机器学习算法从心电图信号识别睡眠阶段
最新发布
mmm90的博客
07-30 16
本研究探讨了利用机器学习算法从心电图信号计算的心率变异性（HRV）值来识别受试者睡眠阶段的方法。基于 SHHS 数据集，实验测试了多种分类算法，并使用 F1 分数评估其在不平衡数据集上的性能。研究表明，合适的分类算法能有效提高睡眠阶段识别的准确性，为睡眠障碍的诊断和治疗提供支持。
基于WEKA的K近邻（KNN）代码实现
xwq的博客
03-29 2558
package weka.classifiers.xwq; import weka.classifiers.Classifier; import weka.core.Instance; import weka.core.Instances; public class KNN_xu extends Classifier { /** * 训练集 */ public Instances ...
weka 最近邻
dujuancao11的博客
03-03 693
寻找训练数据中与新实例最相似的实例 判断相似，相似性函数，距离函数，欧氏距离、曼哈顿距离 噪音实例，KNN（K寻找最近的K个实例），在WEKA中叫IBK，是一种懒惰学习法， 改变K K=5时，降低可能没有噪音 k=20 如果是一个有噪声的数据，K增大时准确率会提高，但是增加到一定程度会降低 增大到极限，例如100，会找出最近的100个实例，求他们的类别平均值，这样准确率会接近基线分类器的 ...
使用Weka进行K-近邻算法和K-均值算法的使用-附件资源
03-02
使用Weka进行K-近邻算法和K-均值算法的使用-附件资源
使用Weka进行K-近邻算法和K-均值算法的使用
不忘初心，护天下安全！
02-18 6865
0x01 Weka简介 Weka是由新西兰怀卡托大学开发的智能分析系统（Waikato Environment for Knowledge Analysis）  。在怀卡托大学以外的地方，Weka通常按谐音念成Mecca，是一种现今仅存活于新西兰岛的，健壮的棕色鸟,  非常害羞，好奇心很强，但不会飞  。   Weka是用Java写成的，它可以运行于几乎所有的操作平台,包括Linux，Wind...
用 WEKA 进行数据挖掘入门篇之最近邻和服务器端库（三）
low5252的博客
02-22 622
简介 在这个 “用 WEKA 进行数据挖掘” 系列之前的两篇文章中，我介绍了数据挖掘的概念。如果您还未曾阅读过 用 WEKA 进行数据挖掘，第 1 部分：简介和回归 和 用 WEKA 进行数据挖掘，第 2 部分：分类和群集，那么请先阅读这两个部分，因为二者涵盖了一些在继续之前必须了解的关键概念。而且更重要的是，在这两个部分中我谈及了数据挖掘中常用的三种技术，它们可以将难以理解的无用数据转变为有意义...
【WEKA机器学习新手必修课】：掌握WEKA工具箱的10大实用技巧
[【WEKA机器学习新手必修课】：掌握WEKA工具箱的10大实用技巧](https://www.erp-information.com/wp-content/uploads/2023/08/weka-data-mining-features.png) # 摘要 本文全面介绍了WEKA工具在数据挖掘领域的应用...
05.数据的深度分析（数据挖掘、机器学习）--《数据科学概论》
sandy_star
12-30 5745
前言：基于人大的《数据科学概论》第五章，数据的深度分析（数据挖掘、机器学习）。主要是机器学习与数据挖掘、具体的算法、主流工具、特征选择的内容。 文章目录一、机器学习与数据挖掘（1）什么是机器学习？1、机器学习和人工智能紧密关联（2）什么是数据挖掘？（3）机器学习的目的（4）机器学习的基本过程（5）监督、非监督、半监督学习二、具体的机器学习算法2.1决策树（1）决策树构造过程（2）决策树的裁剪2.2聚类分析K-means算法K-means算法的缺点2.3分类算法支持向量机SVM1、二维空间（即平面）数据点.
机器学习-KNN算法学习（一）
xu624735206的博客
11-02 688
机器学习-KNN算法学习（一） 目标：掌握KNN算法的基本概念、优缺点以及代码实现。 文章目录机器学习-KNN算法学习（一）一、KNN算法简介1、KNN(k-Nearest Neighbours)概念2、KNN算法优缺点3、KNN算法一般流程二、python算法实现1.收集数据、准备数据2.分析数据3.使用算法三、总结 一、KNN算法简介 1、KNN(k-Nearest Neighbours)概念 kNN：对于一个需要测量的输入向量X，我们只需要在训练数据中寻找K个与向量X最近的向量集合，然后把X
weka 中em算法详细解析
06-24
详细讲述了weka中EM算法解析，清晰，值得学习
K近邻算法实例
博客地址 www.sec0nd.top
11-04 1574
1、理解K近邻算法中距离的度量、K值得选取和分类决策规则的确定；2、掌握用K近邻模型对所给的实例进行正确分类的方法；3、掌握K近邻相关数据结构并能熟练运用Python编写程序。
机器学习算法之--KNN总结
qq_39751437的博客
01-09 761
三个基本要素 K值 分类决策规则 距离度量方式选择 学习主线 统计学习方法（数学原理）–机器学习实战（python源代码）–sklearn（调用API）–keras/tensorflow（调用深度学习方法） 估计误差与近似误差 1.估计误差 估计误差我们应该在初中或者高中物理的时候就已经学过了，也许只是忘记了而已。估计误差主要包含四个部分：系统误差、随机误差、过失误差、精密度和精确度。 就我们...
采用Weka中的KNN算法进行文本分类
uzY)&PHd!cqj
11-30 1万+
Weka是新西兰Waikato大学开发的一款开源的基于Java的数据挖掘工具，其官方网址为http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/。Weka作为一个公共的数据挖掘的平台，集成了大量的机器学习的算法，包括对数据进行预处理、分类、聚类、回归关联规则等。Weka支持可视化界面操作以及API方式的调用，本文采用API调用方式，基于Weka中集成的KNN算法进行文本分类。
weka knn算法改进与实现
lsh呵呵
12-30 2579
本文在weka下，主要使用高斯函数加权，选取最优K值进行优化。你也可以参考网上文档，将如下文的KNN_lsh.java复制到某一目录并进行相关设置，进而在weka gui中测试改进。 文件目录： /weka_test/src/cug/lsh/KNN_lsh.java 如下： package cug.lsh; import weka.classifiers.*; import wek...
机器学习之k-近邻算法
湫兮如风i的博客
10-13 988
机器学习之k-近邻算法
Weka -- 聚类算法之K-means
机器学习与神经网络
12-27 1万+
聚类分析中的“类”（cluster）和分类的“类”（class）是不同的，对cluster更加准确的翻译应该是“簇”。聚类的任务是把所有的实例分配到若干的簇，使得同一个簇的实例聚集在一个簇中心的周围，它们之间距离的比较近；而不同簇实例之间的距离比较远。对于由数值型属性刻画的实例来说，这个距离通常指欧氏距离。  K均值算法首先随机的指定K个簇中心。然后：1)将每个实例分配到距它最近的簇中心，得到K
C4.5(weka又称为J48)算法原理详解
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Abraham Ben
07-11 2万+
C4.5(weka又称为J48)算法原理详解1. 信息增益率ID3算法有以下几个缺点: + 1个属性取值越多,则此属性的信息增益率越大,越有可能被ID3选为当前分类属性。然而取值较多的属性并不一定最优。(例如一个属性的每个子节点都只有1个样本,此时信息增益率达到最大,但是用这样的属性却没有任何意义) ID3只能处理离散型属性 可以处理缺失数据 可以对树进行剪枝 针对ID3算法的不足,Quinlan
Weka中Apriori算法实用与分析
Marelin的专栏
12-23 1万+
一、Apriori算法参数含义 本次共进行了9组实验，使用了weka安装目录data文件夹下的contact-lenses.arff数据。     ToolsàArffViewer，打开contact-lenses，可以看到实验数据contact-lenses共有24条记录，5个属性值。具体内容如下：   weka数据集格式arff 　　arff标准数据集简介 　　
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