K-近邻算法(KNN)

最新推荐文章于 2025-02-26 20:52:23 发布
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KNN：k-Nearest Neighbor

假设训练集有记录：r1,r2,...,rn共n条，训练集的特征向量及其对应的类别都是已知的，每个记录的特征向量为：t1,t2,...,tk共k个特征，待测试的记录为ru，

1、计算ru的特征向量与训练集的每条记录（即r1,r2,...,rn）的特征向量的欧式距离，选取距离最小的K个（这也是k近邻算法中k的来历）。
2、看距离最近的k个记录中那个类别的频数最大，取频数最大的作为ru的类别。

注意：在计算欧式距离的时候，可以先将数据归一化，这样利于计算，计算起来比较快。

K-近邻算法（KNN）
2401_84149564的博客
05-14 1222
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。
K-近邻算法（kNN）
weixin_55773387的博客
11-03 2055
如何确定上图中问号处电影的类型呢?首先我们需要先确定电影中存在的打斗镜头和接吻镜头的个数。上面则是各个电影的打斗和接吻镜头的个数以及其电影类型，可以以其镜头个数进行坐标的定位，即问号出的坐标为（18，90）因此可以将问号处与各个电影之间的距离计算出来，如下图现在我们知道了样本集中所有电影与未知电影的距离，并且从小到大排序，因此我们可以找到k个距离最近的电影，来判断其类型，
《机器学习实战》读书笔记—k近邻算法c语言实现（win下）
weixin_34406061的博客
11-09 240
#include <stdio.h> #include <io.h> #include <math.h> #include <stdlib.h> #define K 10 //kNN中选取最近邻居的个数 #define LINE 1024 //每个文件字符数 const char *to...
K-近邻算法（KNN)
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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。
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m0_66890670的博客
08-11 3968
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（KNN）
qq_58146842的博客
11-14 1788
KNN的介绍 kNN(k-nearest neighbors)，中文翻译K近邻。我们常常听到一个故事：如果要了解一个人的经济水平，只需要知道他最好的5个朋友的经济能力， 对他的这五个人的经济水平求平均就是这个人的经济水平。这句话里面就包含着kNN的算法思想。 如上图，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。 中心思想：knn常用于解决二分.
K-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）原理详解
2401_86968005的博客
02-26 1049
K-近邻算法通过计算样本之间的距离，利用邻居的信息进行预测。尽管其计算复杂度较高，但在小数据集和低维数据上表现优异。通过选择合适的距离度量和K值，KNN能够有效解决分类和回归问题。
分类算法：K-近邻(KNN)算法及其优化
kkchenjj的博客
07-14 1237
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06-22
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