1.1 K-近邻算法简介

最新推荐文章于 2025-12-02 00:03:55 发布
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#近邻算法 #机器学习 #算法

K-近邻算法是一种基于邻近度进行分类的机器学习算法。它通过计算未知类别样本与已知类别样本间的距离，选择最近的k个点，依据这些点的类别频率来预测未知样本的类别。文章介绍了KNN的概念，距离计算（如欧式距离），并以电影类型分析为例进行了说明，阐述了算法的流程：计算距离、排序、选取k个最近邻、统计类别频率及预测分类。

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)概念

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Hart提出的一种分类算法

  • 距离公式

两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离 ，关于距离公式会在后面进行讨论

 

1.2 电影类型分析

 

假设我们现在有几部电影

 

其中？ 9号电影不知道类别，如何去预测？我们可以利用K近邻算法的思想

 

分别计算每个电影和被预测电影的距离，然后求解

1.3 KNN算法流程总结

1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离

2）按距离递增次序排序

3）选取与当前点距离最小的k个点

4）统计前k个点所在的类别出现的频率

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

2 小结

  • K-近邻算法简介【了解】
    • 定义:就是通过你的"邻居"来判断你属于哪个类别
    • 如何计算你到你的"邻居"的距离：一般时候,都是使用欧氏距离

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K-近邻算法（一）
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08-07 320
距离公式 ：两个样本的距离可以通过如下公式计算，⼜叫欧式距离。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。）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离。个点出现频率最⾼的类别作为当前点的预测分类。定义 : 如果⼀个样本在特征空间中的。算法是相对⽐ 较容易理解的算法。，则该样本也属于这个类别。个点所在的类别出现的频率。）选取与当前点距离最⼩的。）按距离递增次序排序。查询默认使⽤的邻居数。
k-近邻算法实现约会网站配对效果
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前言 提示：机器学习第一次作业。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、KNN算法原理？ 1.1算法介绍 KNN的全称是K Nearest Neighbors，意思是K个最近的邻居。K个最近邻居，毫无疑问，K的取值肯定是至关重要的。KNN的原理就是当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。 图中绿色的点就是我们要预测的那个点，假设K=3。那么KNN算法就会找到与它距离最近的三个点（这里用圆圈把它圈起来了），看看哪种类别多一些，比...
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k-近邻算法的Python实现 一、概述 k-近邻算法（k-Nearest Neighbour algorithm），又称为KNN算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。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。可以简单理解为：由那些离X最近的k个点来投票决定X归为哪一类。 图1中有红色三角和蓝色方块两种类别，我们现在需要判断绿色圆点属于哪种类别 当k=3时，绿色圆点属
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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：$$$$三维空间点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z3)间的欧氏距离：$$$$
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1.K-近邻算法 1.1 K-近邻算法简介 ​ 1.定义: ​ 就是通过你的"邻居"来判断你属于哪个类别 ​ 2.如何计算你到你的"邻居"的距离 ​ 一般时候,都是使用欧氏距离 1.2 k近邻算法api初步使用 ​ 1.sklearn ​ 优势: ​ 1.文档多,且规范, ​ 2.包含的算法多 ​ 3.实现起来容易 ​ 2.sklearn中包含内容 ​ 分类、聚类、回归 ​
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K-近邻算法简介 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)概念 【就是通过你的“邻居”来判断你是属于哪个类别】 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Hart提出的一种分类算法 .
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