机器学习实战——k-近邻算法概述

最新推荐文章于 2024-07-20 10:44:41 发布
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分类专栏： 机器学习实战
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39523628/article/details/81182317
本文详细解析K近邻算法的基本原理，通过代码实例展示如何运用欧式距离进行样本比较，最终确定测试样本的分类结果。文章涵盖理论解释与代码实践，适合初学者深入理解这一基础分类算法。

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

k近邻算法是最基础的分类算法，它的原理很简单，就是拿当前的测试样本与训练样本集中的所有样本进行比较，采用欧式距离进行比较。

然后按照距离大小进行排序，从小到大排。然后在根据k的数值，选取前k个训练样本的分类结果进行统计，统计结果中出现的类别次数最多的类别，即为测试样本的类别。

下面把书上的代码贴出来，解释每一句：

注意：这里的dataSet类型为array，为什么后面会讲

下面是classify0，屏幕不够大，只能分段截图了

以上就是理论部分的所有代码了，第一章的理论部分没啥好讲的，就这样

机器学习算法-K-近邻算法
oracle88888888的博客
03-31 974
K Nearest Neighbor 算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法，总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法定义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。距离公式两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧氏距离二维平面上点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离：$$$$三维空间点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z3)间的欧氏距离：$$$$
机器学习算法学习01——k-近邻算法及手写数字识别系统
whaha12的博客
10-03 557
机器学习算法学习01——k-近邻算法及手写数字识别系统 文章目录机器学习算法学习01——k-近邻算法及手写数字识别系统一、kNN算法概述二、算法原理三、相关代码1.准备：使用Python导入数据2.从文本文件中解析数据3.预测类别四、手写数字识别系统实验1. 实验概述2.实验内容3.代码3.1 准备数据：将图像转换为测试向量3.2 测试kNN算法总结 一、kNN算法概述 1.k邻近算法直译为K个最近的邻居，是一种聚类算法。采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。基于大量数据的基础上，做出相应的预测，
k-近邻算法概述
weixin_33778778的博客
02-15 167
2.1　　k-近邻算法概述 　　　　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。 　　　　优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 　　　　确定：计算复杂度高、空间复杂度高。 　　　　适用数据范围：数值型和标称型。 　　　　工作原理：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，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数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的...
K近邻算法概述
qq_43138346的博客
07-14 288
Python机器学习实战之K-近邻算法概述
qq_21395195的博客
03-26 285
一. k-近邻算法的概述       简单的说，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，其工作原理：存在一个样本数据集，样本集中每个数据均有标签，即知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中的数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据的分类标签。通产只选择前k个最相似的数据。k-近邻算法的一般流程：收集数据：可以使用...
k近邻算法
一座青山的专栏
11-03 1512
理论部分：          k近邻算法简单、直观：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邻近的k个实例，这k个实例多数属于某个类，就把输入实例分为这个类。这就是k近邻算法的直观描述。 k近邻算法中，当训练集、距离度量、k值和分类决策规则（例如：多数表决）确定后，对于任何一个新的输入实例，它所属的类唯一地确定。（注：k近邻算法的描述中标记了这四个要素的位置！） 训练
机器学习实战——2.k-近邻算法
RF~or的博客
07-18 1460
2.1k-近邻算法概述 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离进行分类。
机器学习实战——第二章 K-近邻算法
最新发布
weixin_46002351的博客
07-20 907
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。适用数据范围：数值型和标称型。收集数据：可以用任何方法。准备数据：距离计算所需要的数据，最好是结构化的数据格式。分析数据：可以使用任何方法。训练算法：不适用于k-近邻算法。测试算法：计算错误率。使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行k-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类，最后应用对计算出的分类执行后续的处理。
《机器学习实战》学习笔记（1）——k-近邻算法
HeatDeath的博客
09-26 925
1 k-近邻算法概述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。 工作原理： 存在一个样本数据集，也成为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中的每一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，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。 2 k-近邻算法伪代码对未知类别属性的数据集中的
Python《机器学习实战》读书笔记（二）——k-近邻算法
waiting-gy的博客
11-24 1487
K-近邻算法概述、使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果和手写识别系统的示例
K-近邻算法的python实现代码分享
12-25
k-近邻算法概述： 所谓k-近邻算法KNN就是K-Nearest neighbors Algorithms的简称，它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 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，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居）， 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。 k-近邻算法分析 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。 适用数据范围：数值型和标称型 k-近邻算法工作原理： 它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个
ML实战(二)——k-近邻算法
zjmy的博客
04-01 457
1、k-近邻算法概述 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。 k-近邻算法 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。 适用数据范围：数值型和标称型。 k-近邻算法（kNN），它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，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数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数...
Python3：《机器学习实战》之k近邻算法（1）算法概述
WordZzzz
09-01 6971
Python3：《机器学习实战》之k近邻算法（1）算法概述 转载请注明作者和出处：http://blog.youkuaiyun.com/u011475210 代码地址：https://github.com/WordZzzz/ML/tree/master/Ch02 操作系统：WINDOWS 10 软件版本：python-3.6.2-amd64 编  者：WordZzzz
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PCGuo999的博客
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第1关：knn算法概述 任务描述 本关任务：使用python实现方法，找出目标样本最近的k个样本。 编程要求 根据提示，在右侧编辑器Begin-End处补充代码，实现topK方法。 测试说明 程序会调用你实现的方法，找出目标样本最近的k个样本的标签。如目标样本最近的5个样本为0，0，1，1，1则返回列表[0,0,1,1,1]。若返回结果与真实结果一致则视为通关。 第2关：动手实现knn算法 任务描述 本关任务：使用python实现knn算法，并对手写数字进行识别。 相关知识 为
K近邻算法讲解与python实现（附源码demo下载链接）
分享人工智能学习心得与实践经验，探讨应用场景，见证变革与进步
09-25 2590
k近邻算法概述 K近邻（k-Nearest Neighbor,简称kNN）算法，是一种应用很广泛的监督学习算法。它非常有效且易于掌握，其工作机制也很简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个"邻居"的信息来进行预测。K近邻既可以用于分类又可以用于回归，在分类问题中：我们使用"投票法"，即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；在回归问题中：我
K-近邻算法全面解析
OuDiShenmiss的博客
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1 K-近邻算法简介 K-近邻(K-Nearest Neighbor，KNN)，采用的是测量不同特征值之间距离的方法进行分类。对当前待分类样本的分类，需要大量已知分类的样本的支持，因此KNN是一种有监督学习算法。 2 K-近邻算法的三要素 距离度量、K值的选择、分类决策规则 2.1 样本间距离的计算方法： 既然要找到待分类样本在当前样本数据集中与自己距离最近的K个邻居，必然就要确定样本间的距离计算方法。样本间距离的计算方法的构建，与样本的向量表示方法有关，当建立样本的向量表示方法时，必须考虑其是否便于样
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