K-近邻算法总结

最新推荐文章于 2025-05-14 01:02:36 发布
最新推荐文章于 2025-05-14 01:02:36 发布
阅读量799 收藏
点赞数
分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 k近邻
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014664226/article/details/51615508
版权
本文总结了K-近邻算法，这是一种基于监督学习的懒惰学习方法。当k=1时，其错误率不超过贝叶斯最优分类器的两倍。K-近邻算法的特点包括精度高、对异常值不敏感，但计算复杂度和空间复杂度较高。文章还提供了Python实现K-近邻算法的概述。

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

k近邻学习是一种常见的监督学习方法，工作机制是给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最近的k个训练样本，然后根据投票法确定测试样本的类别，k紧邻法是懒惰学习的著名代表。

当k=1时，假设给定样本是 x ,它的最近的邻居是 z

最低0.47元/天 解锁文章
K近邻（KNN）算法总结
ch18328071580的博客
08-08 4270
本文介绍了KNN的原理及其优缺点，算法实现的过程。然后讲解了KNN的实现原理：kd树和球数实现KNN的原理。
算法——k-近邻算法
m0_66890670的博客
08-11 3930
对k-近邻算法的详细学习，包括k-近邻算法流程，k值选取，kd树，k-近邻算法的python代码，k-近邻算法的优缺点总结。
关于实现 k 近邻算法的总结
AI_Mackey的博客
04-22 420
什么情况使用 KNN 算法？答：KNN 算法既可以用于分类也可以用于回归预测。然而，业内主要用于分类问题。在评估一个算法时，我们通常从以下三个角度出发：1.模型解释性2.运算时间3.预测能力   KNN 算法的原理是什么？        我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。如何选择因子 K？首先要了解 K 在算法中到底有什么影响。在前文的案例中，假定总共只有 6 个训练数据，给定 K 值...
机器学习算法总结--K近邻
AI 算法笔记
02-19 1621
参考文章： 《统计学习方法》 机器学习常见算法个人总结（面试用） 机器学习系列(9)_机器学习算法一览（附Python和R代码） 简介 k近邻（KNN)是一种基本分类与回归方法。 其思路如下：给一个训练数据集和一个新的实例，在训练数据集中找出与这个新实例最近的kk个训练实例，然后统计最近的kk个训练实例中所属类别计数最多的那个类，就是新实例的类。其流程如下所示： 计算训练样本和测试样本中每个样本
K-近邻算法
HarvardFly的博客
05-22 197
K-近邻算法 K-近邻算法又称KNN算法，最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法，其原理非常简单，主要是根据计算两个样本之间的距离从而对样本进行预测分类，常用的距离计算公式有欧氏距离： 根据未知样本与已知样本的欧式距离，计算出距离最近的样本，则其为预测样本的类别 在Python的sklearn中使用KNN算法的API： sk...
K-近邻算法实验报告
yuanymnl的博客
04-11 793
使用k-近邻算法，用手写数字识别数据集（28*28）
k-近邻算法实现手写数字识别系统-python实现可运行
04-29
改变变量k的值、修改函数handwritingClassTest随机选取训练样本、改变训练样本的数目，都会对k近邻算法的错误率产生影响，感兴趣的话可以改变这些变量值，观察错误率的变化。 该数据集合修改自"手写数字数据集的...
K-近邻算法（KNN）
最新发布
2401_84149564的博客
05-14 1083
KNN（K-Nearest Neighbor）算法是一种简单直观的机器学习方法，由Cover和Hart于1968年提出。其核心思想是通过计算样本在特征空间中与K个最近邻样本的距离，根据这些邻居的类别决定该样本的类别。KNN适用于分类和回归任务，分类时采用多数表决，回归时采用加权平均。文章还详细介绍了KNN在图像分类和色彩风格迁移中的应用，并通过Python代码展示了具体实现过程。尽管KNN在处理大规模数据时存在效率问题，但其简洁性使其成为机器学习入门的重要算法之一。
机器学习——K-近邻算法（算法原理+分析+实验结果）
热门推荐
weixin_46120403的博客
09-28 1万+
机器学习——K-近邻算法 （一）K-近邻算法概述 （一）K-近邻算法概述 K-近邻法(K-nearest neighbor, K-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。一般...
模式识别实验报告：KNN最近邻算法
11-09
模式识别实验报告：KNN最近邻算法
近邻法流程图
07-25
模式识别K近邻法的流程图用于学生实验报告和作业
k近邻算法——总结
迷途无归的博客
02-29 997
k近邻法（k-nearest neighbor, kNN）是一种基本分类与回归方法。k近邻法算法简单、直观：给定一个训练集，在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为这个类。 ...
k-近邻算法的总结
WJWFighting的博客
08-12 717
该函数的功能是使用k近邻算法将每组数据划分到某个类中，其伪代码如下: 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; (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。 Python函数classi fy0 ()如...
K近邻算法总结
freeline的博客
02-22 1860
原理，特征归一化，分类示例，k值选择，距离度量方式，kd树，优缺点。
《机器学习实战》学习总结（一）——K近邻算法（KNN）
xlwang_123的博客
10-30 274
本人在学习机器学习中过程的一些总结，希望能给大家一些帮助。 文章发在知乎中，链接在下面 点击打开链接
K-近邻算法学习总结
weixin_52527244的博客
05-30 1783
最近学习了K-近邻算法，在这里进行一个总结。 简单地说，K 近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它具有的优缺点如下： 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 K 近邻算法适用数据范围为：数值型和标称型。 在输入想要得到标签得的数据之后，将输入数据的每个特征与样本集中的数据相对应的特征进行比较，之后通过提取前k个最相似的分类标签，这也是K近邻算法中K的出处，通常K的值是不大于20的证书。最后根据K个最相似数据中出现最多的标签分类作为输入数据的分
KNN(K近邻)算法小结
始于足下的专栏
11-10 610
1.K近邻算法的介绍： K近邻算法是一个理论上比较成熟的分类算法，也是机器学习中的基本算法。该方法的思路为：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类别，那么这个样本也属于这个类别。用官方的话来说，就是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K个最邻近的数据点，这K个数据点大多属于某一类，那么这个实例也属于这一类。基本的过程为：将新的数据的...
《机器学习实战》 第二章 k-近邻算法概述 学习过程中遇到的问题总结
wanty_chen的博客
04-02 474
在学习《机器学习实战》第二章时，遇到了一些问题，总结如下：1、书中所用python版本为2.6，本人操作时使用的是python3.6,有一些函数如reload、input等用法都有变化：    raw_input-------->input    reload()------------>import importlib   importlib.reload()    iteritem...
掌握机器学习精髓：k-近邻算法详解
总结来说，这篇文档和附带的资源是学习和实践机器学习中k-近邻算法的有用工具，通过阅读和操作这些材料，读者可以掌握k-NN算法的理论知识和应用技能，进而在数据分析和模型构建中发挥重要作用。
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