深度学习-KNN，K近邻算法简介

最新推荐文章于 2024-05-28 19:36:27 发布
转载 最新推荐文章于 2024-05-28 19:36:27 发布 · 550 阅读 · 1

本文提供了算法的详细解释，包括核心概念、实现代码及所需的数据集。通过实例演示了算法的实际应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

深度学习(一） k近邻算法
zhangxue1232的博客
02-07 408
一、k近邻算法概念 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临近的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。(这就是现实生活中少数服从多数的思想）。 ...
机器学习--K近邻算法（KNN）（2）
u010671028的博客
11-18 1065
一、简介 K-Nearest-Neighbor 算法是一种常用的监督学习算法，它没有显式的训练过程，是‘懒惰学习’的显著代表，此类学习算法仅在训练阶段将训练集保存起来，训练时间开销为0，待收到测试样本后在进行处理 二、工作机制 给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集种与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个‘邻居’的信息来进行预测。 在分类任务中，可使用“投票法”，即选择这k个样本中出现类别最多的标记作为预测结果；在回归任务中使用“平均法”，将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果；还可以基于距离远
深度学习kNN算法
Only_Hacker的博客
10-29 323
import numpy as np class kNN: def __init__(self): pass def fit(self, x_train, y_train): self.xtr = x_train self.ytr = y_train def predict(self, k, dis, x_test): assert dis == 'E' or dis == 'M' num_te.
机器学习与深度学习（二） k近邻分类算法 (K-Nearest Neighbor) KNN
tz_zs的博客
06-27 1350
____tz_zs学习笔记 k最邻近分类算法 (K-Nearest Neighbor) KNN 为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照      选择参数K      计算未知实例与所有已知实例的距离      选择最近K个已知实例      根据少数服从多数的投票法则(majority-voting)，让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别
深度学习—KNN算法
qq_59332194的博客
08-11 5233
KNN算法简介及代码应用
华中科技大学计算机学院机器学习课程作业--KNN算法的python实现.zip
08-12
在本作业中，学生将深入理解并实现一种基础的机器学习算法——K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）。KNN是监督学习中的非参数方法，广泛应用于分类和回归问题。该作业主要涵盖了以下几个方面： 一、KNN算法理论 ...
机器学习---K近邻算法
weixin_43961909的博客
12-23 1188
对深度为j的节点，split策略，计算split所对应的维度（坐标轴）x（1），以所有实例的x（1）坐标。split策略，计算split所对应的维度（坐标轴）x（1），以所有实例的x（1）坐标内的中位数作为切。略：计算当前数据集上所有维度的方差，取方差最大的维度的标号作为split，对深度为j的节点，选。j+1的左右两个节点，左子节点对应坐标x（1）小于切分点的子区域，右子节点对应坐标x（1）大。k-d树是一种空间划。集的维数为k，一般来说要求数据的规模N满足条件：N远大于2的k次方，才能达到高效的搜索。
【机器学习】K-近邻算法（KNN）全面解析
最新发布
鑫宝的博客
05-28 6067
K-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基于实例的学习方法，属于监督学习范畴。它的工作原理简单直观：给定一个训练数据集，对新的输入实例，KNN算法通过计算其与训练集中每个实例的距离，找出距离最近的K个邻居，然后根据这些邻居的类别（对于分类任务）或值（对于回归任务）来预测新实例的类别或值。KNN因其简单高效和无需训练过程的特点，在众多领域中得到广泛应用，如模式识别、推荐系统、图像分类等。KNN算法的核心思想是“物以类聚”，即相似的数据应有相似的输出。
机器学习-knn近邻分类算法
calisenanming的博客
10-17 1008
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。
麦子学院深度学习基础 —— 机器学习 —— 最邻近规则分类（K-Nearest Neighbor）KNN 算法应用
Harrytsz的博客
11-24 468
麦子学院深度学习基础 —— 机器学习 —— 最邻近规则分类（K-Nearest Neighbor）KNN 算法应用 标签 ： 深度学习基础 4.2 最邻近规则分类 KNN 算法应用 1.数据集介绍 鸢尾花数据集： 150 个实例 萼片长度（sepal length）、萼片宽度(sepal width)、花瓣长度(petal length)、花瓣宽度(petal width)。 类别： Iris ...
梅科尔工作室-深度学习-KNN
qq_59744114的博客
08-11 467
knn（K-Nearest Neighbor））简称k近邻算法，当判断一个新的数据是属于哪一类时，通过计算离这个数据最近的k个数在哪个分类最多得出这个数据是属于哪个类。knn训练的必须是监督型任务。中间方块是新来的数据，现在想要判断这个方块是属于哪一类。当选的k为3时，由图可知，这个数据被划在三角类；如果k=5，可以看出三个圆离得近，两个三角离的近，因此这个数据被划分在圆圈类中。从这里可以看出k的选值对KNN算法的准确率还是有影响的。数据集来自这里选取了红葡萄酒数据集中的前100条数据。...
深度学习——KNN算法
m0_64002592的博客
08-11 727
KNN (K-Nearest Neighbor)算法，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看出一些KNN算法的蛛丝马迹了。K个最近邻居，毫无疑问，K的取值肯定是至关重要的。那么最近的邻居又是怎么回事呢?其实啊，KNN的原理就是当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。...
深度学习3-KNN
cxy2002cxy的博客
11-08 461
knn
深度学习之knn算法
zhangshaozhong__的博客
08-21 1027
KNN的全称是K Nearest Neighbors，意思是K个最近的邻居，KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法。
knn 第一个学习的深度学习算法
litianqwe的专栏
12-04 1390
在几经摸索下，终于用python开始写下了自己的第一个机器学习算法KNN 这是一个分类算法，可以通过已有标签，判断一个输入的事物是不是已知的标签，其实这个算法算是入门级的，用来练手刚刚好 写完以后觉得，机器学习比较麻烦的是处理数据，输入数据，困难的是对于数据的建模，代码其实写不来多少 话不多说附上我的核心源码 test.py def classify0(inX,dataSet,lab
深度学习基础02：最邻近规则分类----KNN算法综述
duohuanxi的博客
09-01 342
很抱歉这一篇文章与上一篇之间隔了太长时间，这期间发生了太多事…好多事不想提，还是好好学深度学习，好好写博客 邻近算法，或者说K最近邻（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，意思是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法。 它是Cover和Hart在1968年提出的，输入基于实例的学习（instance-based learning）,懒惰学习(lazy learni
深度学习之——KNN算法（k-最近邻算法）
CFH1021的博客
05-15 7629
k-最近邻算法基础理论欧式距离（Euclidean distance）曼哈顿距离（Manhattan distance）代码实例   在学习深度和图像识别的时候，看见了一个比较有意思的算法——KNN算法，该算法是图像分类中最简单的算法之一。 基础理论   KNN算法全称是K-最近邻算法，英文名称是K-NearestNeighbor，简称为KNN；从算法名称上，可以猜出，是找到最近的k个邻居，在选取到的k个样本中选取出最近的且占比最高的类别作为预测类别。如下图所示： KNN算法   上图所指示，蓝色的正方形
深度学习-KNN原理
qq_35912099的博客
07-18 1452
K-NN是一种非常简单的算法 概述： KNN 算法本身简单有效，它是一种lazy-learning 算法。 分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0。 KNN 分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为n，那么KNN 的分类时间复杂度为O(n)。 基本原理 基于统计的方法 来进行样本点分类判别 对于未知类别属性数据集中的点： 1.计算已知类别数据集中的点与当前点的距离 2.按照距离依次排序 3.选取与当前点距离最小的K个点 4..
深度解析机器学习中的K近邻算法
K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种基本分类与回归方法。在机器学习中，KNN算法的核心思想是基于样本间的距离度量，对未知样本进行分类或回归预测。KNN算法的优点是简单、易于理解和实现，且无需事先...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值