几句话之KNN和Kd-tree

最新推荐文章于 2024-10-16 16:05:06 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-16 16:05:06 发布 · 305 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文深入浅出地介绍了KNN（k-Nearest Neighbor）算法及其在分类与回归中的应用，同时探讨了kd-tree（k-dimensional tree）在分割k维空间数据中的作用与优势。通过对比两种算法，理解如何利用它们进行数据分类与回归，以及kd-tree在查找最近邻方面的高效性。

KNN（k-NearestNeighbor）

主要做分类。也可以做回归，回归的是某一个属性或特征值。
找一下周围的邻居们，看邻居们是什么，就大概知道自己是什么了，有点“物以类聚，人以群分”的意思。

kd-tree（k-dimensional树的简称）

分割k维空间的数据。找邻居的方法比KNN先进了一些，其余的都一样。
找邻居：
按照方差选属性，再按属性的中位数，把样本画成树的结构。
新样本从树尖开始遍历，记录经过的邻居。如果有更近的邻居，也加入到路径中…直到没有更近的了。
Kd-tree查找最近邻
Kd-tree查找最近邻

机器学习面试笔试知识点之K近邻算法(KNN)、最大期望算法(EM)
算法工程师
10-18 945
机器学习面试笔试知识点之K近邻算法(KNN)、最大期望算法(EM)
《机器学习》 KNN算法
Aszxqw
09-26 3012
《机器学习》 第八章 基于实例的学习  k-近邻算法 学习笔记 1.用途： KNN算法主要用来分类。 2.概述和核心思想： 概述为一句话即为： 对于每个新实例，找出训练集（x(x为n维向量，x^n代表n维空间),y）空间中最靠近它的k个点，找出这k个点中出现次数最多的y值，将这个y值赋值给新实例的输出，从而以y取值的不同来分类。 思路与梯度下降的区别：
KNN算法和KD-Tree
猪逻辑公园
06-13 3212
KNN算法原理        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...
KDtree and KNN
qq_38019633的博客
04-26 1215
转自https://www.joinquant.com/view/community/detail/2843 kdtree(k dimensional tree)是一个包含空间信息的二叉树数据结构，它是用来计算KNN(K Nearest Neighbours)的非常有用的工具。如果特征的维度是D，样本的数量是N，那么一般讲KD树算法的复杂度是O(DlogN)，相比于穷算的O(DN）省去了很多的计...
【KNN分类】kd-tree
weixin_44211968的博客
08-23 1492
本文介绍了能够改进【KNN分类】算法效率的数据结构：kd-tree
KNN算法 | K近邻：KD Tree、球树、KNN数据下采样策略
ToBeCeratinToBeTall的博客
03-31 2086
KNN | KD Tree思路 | 球树思路 | KNN算法的延申用法
KDtree解决KNN算法
04-23
KDTREE解决KNN算法，通过C++实现，把数据分类
机器学习—分类算法（KNN、Bayes、Tree、RandomForest算法详解）
cygnet477的博客
04-11 1449
文章目录一、机器学习简述机器学习算法分类机器学习开发流程二、数据划分、转换器、估计器sklearn 内置数据集数据集进行分割转换器与预估器三、K-近邻算法（KNN）核心思想KNN 算法 API案例分析优缺点分析 一、机器学习简述 机器学习算法分类 监督学习（预测）：数据集有特征值+目标值 分类（目标值离散型）——K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络 回归（目标值连续型）...
机器学习算法其二：KNN（k近邻）算法学习总结
weixin_74182458的博客
03-12 2817
KNN 算法，或者称 k-最近邻算法，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。简单的来说就是近朱者赤近墨者黑。举个简单例子：如图，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。​其中K为圆的半径，当K在不断变化过程中，圆内分布的种类占比决定了预测点的种类。k近邻方法是一种惰性学习算法，可以用于回归和分类。
《机器学习实战》笔记——第二章：k-近邻算法（kNN）实战
San Siro
03-25 1523
def classify0(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0]#获取训练样本集的行数，即样本个数 diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet#利用tile()函数将inX向量构造成一个和dataset有相同行数列数的矩阵，并与之相减 sqDiffM...
K近邻算法(分层聚类KNN和KDtree KNN)
05-08
K近邻算法matlab实现，包括分层聚类KNN和KDtree KNN，有什么建议，欢迎与我交流，谢谢
k近邻算法（KNN）及kd树简介（KD-Tree）
qq_34857620的博客
10-14 339
转载 https://blog.youkuaiyun.com/suibianshen2012/article/details/51234596/
KNN与KD-tree
zr459927180的博客
04-15 1621
原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/lanbing510/article/details/49926343 KNN最朴素的比较方法为轮询，改进方法kd-tree 写在前面 图像特征点匹配就是找到两幅图像中对应的特征点，在两幅图像中分别提取特征点并用描述子进行描述后，后面的问题就是如何找到一一对应的点对，也就是找到两组特征点集合中两两距离最近的特定点
KNN与KDTree--机器学习（2）
Frierice的博客
06-03 461
1.导读 k近邻法（k-nearnest neighborm,k-NN）是一种基本分类与回归方法。从这个方法的名字上来看基本上就可以知道这个方法是怎么做的了——不需要训练模型，假定已有数据及其标签（自己输入），然后再输入一个未知的目标值，计算一下和这个目标值最近的“K”个数据分别是哪个，然后统计这k个数据的标签，看看哪类最多就以此预测我们的目标值的标签，用术语来说这个叫做“多数表决规则”，这跟操作系统中取内存时的“局部性原理”有点相似，用古语来说就是：物以类聚，人以群分。这个算法就是这么一个道理了。这次的博
KNN算法及KDTree树
最新发布
杨佳佳的博客
10-16 1031
K-近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种基于实例的学习方法，它属于监督学习的范畴。KNN的核心思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。K-Dimensional Tree，简称KD树，是一种用于组织多维空间中点的数据结构。leaf_size参数控制了叶节点中存储的数据点数量，它会影响树的深度以及查询的速度。- 对参数k的选择非常敏感，不同k值可能导致不同的结果。- 简单易懂，易于实现。
K 近邻算法（KNN）与KD 树实现
热门推荐
随煜而安的专栏
04-05 1万+
本文详细介绍了KNN分类算法的原理。 以及如何使用KD树实现KNN算法，包括KD树的构建与K近邻查找 最后给出了KD树的C#实现源码
KD-Tree的原理及其在KNN中的应用（附Python代码）
诗小葵的博客
03-18 2811
回溯到某个节点，比较该节点和目标节点之间的距离时并不是计算欧氏距离（其实使用欧氏距离也可以），而是在当前分割维度上的数据之差，这是因为多维数据进行二分查找分割时，使用的是平行于某个坐标轴的超平面，（1）从根节点出发进行查找，根据树深计算当前的分割维度split，若目标结点在分割维度上的数据小于当前节点，则进入左子树遍历，否则进入右子树遍历；（2）重复步骤一，直到找到叶子节点，记录当前目标节点和当前节点的距离为最小距离，当前节点为最近节点，并开始回溯；任意节点的子树的高度差都小于等于1。
KNN与K-Means的区别
ydc321的专栏
01-26 1677
转发：http://www.tuicool.com/articles/qamYZv KNN(K-Nearest Neighbor)介绍 Wikipedia上的 KNN词条 中有一个比较经典的图如下： KNN的算法过程是是这样的： 从上图中我们可以看到，图中的数据集是良好的数据，即都打好了label，一类是蓝色的正方形，一类是红色的三角形，那个绿色的圆形是我们待分类的
机器学习算法系列之K近邻算法
qq_41999763的博客
05-11 2959
本系列机器学习的文章打算从机器学习算法的一些理论知识、python实现该算法和调一些该算法的相应包来实现。 K近邻算法 一、K近邻算法原理 k近邻算法 k近邻法（k-nearest neighbor）是一种基于回归和分类的算法。k近邻法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间中的点；输出为实例的类别，可以取多类。 通俗解释 可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。 用官方的话来说，所谓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
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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