K-近邻算法

最新推荐文章于 2025-05-23 08:55:07 发布
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文章标签： 近邻算法 算法
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1 什么是K-近邻算法

  • 根据你的“邻居”来推断出你的类别

1.1 K-近邻算法(KNN)概

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。
        来源：KNN 算法最早是由 Cover 和
最低0.47元/天 解锁文章
算法——k-近邻算法
m0_66890670的博客
08-11 3906
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。
k-近邻算法
2301_79617030的博客
04-02 879
简单来说，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。
一文理解什么是k-近邻算法
码上飞扬的博客
06-11 1240
k-近邻算法是一种基于实例的学习方法，属于监督学习范畴。它没有显式的训练过程，而是在分类时直接从训练数据集中寻找与新实例最接近的k个实例，然后根据这k个实例的类别来决定新实例的类别。这里的“近邻”指的是特征空间中的距离。k-近邻算法虽然简单，但它的原理和应用却非常广泛。通过本文的介绍，希望读者能够对k-近邻算法有一个清晰的理解，并能够在实际问题中灵活运用。记住，选择合适的k值和距离度量是使用k-近邻算法的关键。在实际操作中，不断尝试和优化，才能发挥出k-近邻算法的最大潜力。
使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果（kNN）
Python、C++、HTML、Java
02-23 2万+
使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果。
机器学习——K-近邻算法（KNN）
CYTLOVELY的博客
11-29 3503
K-近邻算法（K-Nearest Neighbors, 简称 KNN）是一种基于实例的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过计算数据点之间的相似度（通常是距离度量），然后预测新的数据点的标签或数值。在图像分类任务中，KNN 可以通过计算图像特征向量之间的距离来分类，例如手写数字识别。KNN 可用于垃圾邮件检测，通过比较新邮件和历史邮件的相似性，判断其类别。原则，根据 kkk 个最近邻居的类别进行投票，选出出现最多的类别。基于用户相似度的推荐系统中，KNN 常用于查找兴趣相似的用户群体。
机器学习算法——k-近邻算法
huangQK的博客
10-09 1541
k-近邻算法（k-Nearest Neighbour algorithm），又称为KNN算法。KNN的工作原理：给定一个已知标签类别的训练数据集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最邻近的k个实例，如果这k个实例的多数属于某个类别，那么新数据就属于这个类别。由那些离X最近的k个点来投票决定X归为哪一类。下面我们通过一个简单的小例子来了解一下k-近邻算法：图1-1图1-1是一个很基础的knn算法模型。
K-近邻算法（KNN)
Running Snail
03-25 6万+
​ K近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）是一种最经典和最简单的*有监督学习*方法之一
什么是K-近邻算法？
Despicable_Me的博客
05-16 990
K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种基本的分类和回归算法。它的基本原理是通过测量样本之间的距离来对未知样本进行分类或预测。KNN算法被归类为一种“懒惰学习”（lazy learning）算法，因为它没有显式地从训练数据中学习模型，而是在需要进行分类或预测时才对训练数据进行计算。
Python3《机器学习实战》学习笔记（一）：k-近邻算法(史诗级干货长文)
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07-15 18万+
本文将从k-邻近算法的思想开始讲起，使用python3一步一步编写代码进行实战训练。并且，我也提供了相应的数据集，对代码进行了详细的注释。除此之外，本文也对sklearn实现k-邻近算法的方法进行了讲解。实战实例：电影类别分类、约会网站配对效果判定、手写数字识别。
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
机器学习实战-k-近邻算法改进约会网站的配对效果
08-15
在本实践项目中，我们将深入探讨如何利用机器学习中的k-近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）来改进约会网站的配对效果。KNN是一种非参数监督学习方法，常用于分类和回归任务。在这个案例中，我们将关注其在...
基于k-近邻算法实现手写数字识别系统python源码+文档说明（高分项目）
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近邻算法实现手写数字识别系统python源码+文档说明（高分项目）基于k-近邻算法实现手写数字识别系统python源码+文档说明（高分项目）基于k-近邻算法实现手写数字识别系统python源码+文档说明（高分项目）基于k-近邻...
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【代码】算法-数对的使用。
JVM——垃圾回收
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本文详细介绍了Java垃圾回收机制的核心概念和实现方法。首先，文章解释了如何判断对象可以回收，包括引用计数法和可达性分析算法，并介绍了四种引用类型：强引用、软引用、弱引用和虚引用。接着，文章探讨了三种垃圾回收算法：标记清除、标记整理和标记复制，并分析了它们的优缺点。随后，文章介绍了分代垃圾回收机制，将堆内存划分为新生代和老年代，并详细描述了MinorGC的流程。此外，文章还介绍了六种常见的垃圾回收器，包括串行、并行和并发的垃圾回收器，并重点分析了CMS和G1垃圾回收器的工作原理和优缺点。最后，文章提供了垃圾
【优选算法 | 栈】深入栈模拟题：从题型特征到实现技巧
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在算法学习中，栈是最基础也是最容易上手的数据结构之一。然而，当它被用于模拟复杂操作流程时，却常常成为区分“写得出”和“写得好”之间的分水岭。 本文将精选常见的栈模拟题，系统分析它们的思维模式与代码实现，带你掌握这类题目的出题套路与解题技巧。
《算法笔记》11.7小节——动态规划专题-＞背包问题 问题 C: 货币系统
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05-20 275
举例来说, 使用一个货币系统 {1,2,5,10,...}产生 18单位面值的一些可能的方法是:18x1, 9x2, 8x2+2x1, 3x5+2+1,等等其它。传统地，一个货币系统是由1,5,10,20 或 25,50, 和 100的单位面值组成的。母牛想知道有多少种不同的方法来用货币系统中的货币来构造一个确定的数值。写一个程序来计算有多少种方法用给定的货币系统来构造一定数量的面值。母牛们不但创建了他们自己的政府而且选择了建立了自己的货币系统。(1<= N<=10,000)输入包含多组测试数据。
《算法笔记》11.8小节——动态规划专题-＞总结 问题 E: 最大子矩阵
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05-21 333
再后面的若干行中，依次（首先从左到右给出第一行的N个整数，再从左到右给出第二行的N个整数……）给出矩阵中的N2个整数，整数之间由空白字符分隔（空格或者空行）已知矩阵的大小定义为矩阵中所有元素的和。给定一个矩阵，你的任务是找到最大的非空(大小至少是1 * 1)子矩阵。输入是一个N * N的矩阵。输入的第一行给出N (0 < N <= 100)测试数据可能有多组，对于每组测试数据，输出最大子矩阵的大小。已知矩阵中整数的范围都在[-127, 127]比如，如下4 * 4的矩阵。这个子矩阵的大小是15。
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