KNN 及 matplotlib 数据归一化

最新推荐文章于 2025-07-16 10:00:00 发布
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本文探讨了KNN算法中数据归一化的关键作用，包括透明度、样本空间相似性、分类准确度的计算，以及超参数调整。文中提到了网格搜索方法来优化参数，并详细解释了最大最小归一化和均值方差归一化的过程，强调了在不同场景下选择合适归一化策略的重要性。

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透明度：

 

 

 

样本空间分布相似 则样本很可能相似

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机器学习 -- KNN算法（十一 数据归一化）
Leo的博客
11-09 2868
一. 为什么需要数据归一化？ 假设有如下数据，当我们在计算距离的时候会发现样本间的距离被发现时间所主导，此时就需要进行数据的归一化操作。 二. 归一化：将所有数据映射到同一尺度。 1. 最值归一化：将所有数据映射到0到1之间。 （1）适用场景：适用于分布有明显边界的情况；受outlier影响较大。 （2）计算公式： 2. 均值方差归一化（standardization）：...
【PyTorch】KNN实战之MNIST数据分类与归一化处理
少年白马
03-16 4790
KNN的算法实现 首先创建演示数据集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 给出训练数据以及对应的类别 def createDataSet(): group = np.array([[1.0, 2.0], [1.2, 0.1], [0.1, 1.4], [0.3, 3.5], [1.1, 1.0], [0.5, 1.5]]) labels = np.array(['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'
python中怎么表示lnx_python – 如何在matplotlib中绘制一个带有代表原始数据的颜色标记的日志归一化图形图...
weixin_39552317的博客
12-10 763
我正在使用matplotlib来绘制对数归一化的图像,但是我希望原始图像数据在颜色栏而不是[0-1]间隔中表示.通过使用某种规范化对象,而不是预先转换数据,我得到了一种更加matplotlib的方法,无论如何,原始图像中可能存在负值.import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef log_transform(im):'''returns l...
ML 100day fiveday（逻辑回归、数据归一化、评估预测、matplotlib数据展示）
SmartShylyBoy的博客
06-04 557
*** 注意一点就是，训练模型的参数是一批*** import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd dataset = pd.read_csv(‘C:\Users\Administrator\Desktop\ml 100day\Social_Network_Ads.csv’) dataset.head() ...
Matplotlib 全面使用指南 -- Colormap 归一化 Colormap normalization
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船长Q的博客
07-16 1万+
Matplotlib 是一个综合库，用于在 Python 中创建静态、动画和交互式可视化。
标准化/归一化对机器学习经典模型的影响
weixin_34306676的博客
11-15 985
归一化 数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。 归一化的几种方法 MinMaxScaler 也称为离差标准...
浅谈归一化对于LSTM进行时间序列预测的影响（附归一化代码）
小EZ的博客
02-03 2万+
首先介绍一下我们的示例数据，此数据是1949 到 1960 一共 12 年，每年 12 个月的航班乘客数据，一共 144 个数据，单位是 1000。 下载地址 数据如图所示 我们选取前60%作为训练数据，后40%作为测试数据 #头文件 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Seque...
基于Python实现数据归一化
amyniez的博客，欢迎交流讨论
02-08 3095
最近想对Excel表格的数据进行归一化，但是用Excel或者spss感觉比较麻烦，所以写了一个Python脚本，实现更加方便。
Python 领域：NumPy 数组的数据归一化方法
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05-07 892
本文旨在全面介绍NumPy数组中数据归一化的各种方法和技术。我们将探讨为什么需要数据归一化，不同的归一化技术及其适用场景，以及如何在Python中使用NumPy高效实现这些方法。文章首先介绍数据归一化的基本概念和重要性，然后详细讲解各种归一化方法及其数学原理。接着，我们将通过实际代码示例展示这些方法的实现，并讨论它们在不同场景中的应用。最后，文章将总结归一化技术的最佳实践和未来发展趋势。数据归一化(Data Normalization): 将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间的过程。
Python特征工程 — 1.4 特征归一化方法详解
几度春风里的博客
07-03 2242
参考文章1.2节（
python实现数据归一化处理的方式：（0,1）标准化
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会呼吸的梦
06-25 4万+
在机器学习过程中，对数据的处理过程中，常常需要对数据进行归一化处理，下面介绍（0， 1）标准化的方式，简单的说，其功能就是将预处理的数据的数值范围按一定关系“压缩”到（0，1）的范围类。 通常（0， 1）标注化处理的公式为： xnormalization=x−MinMax−Min {x}_{normalization}=\frac{x-Min}{Max-Min} xnormalization​=M...
python可视化实现KNN算法
01-20
简介 这里通过python的绘图工具Matplotlib包可视化实现机器学习中的KNN算法。 需要提前安装python的Numpy和Matplotlib包。 KNN–最近邻分类算法，算法逻辑比较简单，思路如下： 1.设一待分类数据iData,先计算其到已标记数据集中每个数据的距离，例如欧拉距离sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)； 2.然后根据离iData最近的k个数据的分类，出现次数最多的类别定为iData的分类。 KNN——最近邻算法python代码 代码实现： import numpy as np import matplotlib as mpl import
【CV】归一化的两种方式及标准化
路人的博客
07-12 713
进行归一化和标准化的原因：由于所建立模型的输入数据范围可能非常大，且各种数据的量纲不一致，这样的数据很容易对训练得到的模型结果产生很大影响，因此需要对其进行标准化处理，去除数据单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，方便不同单位或量级的数据指标直接进行比较和加权。简而言之，归一化的目的就是使得预处理的数据被限定在一定的范围内（比如[0,1]或者[-1,1]），从而消除奇异样本数据导致的不良影响。[https://zhuanlan.zhihu.com/p/424518359]对比效果...
Matplotlib画图常用方法总结（全）
义山李公子
06-29 1万+
Matplotlib画图指南常见的python的matplotlib 的画图的方法，画散点图，曲线图，子图，以及子图的布局，间距等。 1：首先导入包，因为画图常用的数据类型我们需要导入包numpyimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt2:创建新图fig=plt.figure()          Fig=plt.figure(1)    ...
基于python3.7 numpy scipy matplotlib sklearn的机器学习笔记5—监督学习之KNN、DT、NB算法简析
小白cpp
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机器学习——python可视化实现KNN算法
u014556057的专栏
07-30 1万+
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matplotlib 使用简明教程（四）-辅助性元件
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matplotlib画直方图
moshiyaofei的博客
04-03 5559
1. plt.hist( self.pixels,np.linspace( 0,0.05,20 ) ) plt.xlabel( " range " ) plt.ylabel( " count " ) plt.show() 第一个参数代表所有需要分布的数据，第二个参数代表需要统计的范围。 2.如果要统计累积频数分布，设置hist函数的的cumulative参数就行了， pl...
python matplotlib imshow显示问题
zywvvd的博客
05-30 6550
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knn读取mminst数据集
09-24
KNN (K-Nearest Neighbors) 是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归分析。Mnist数据集是一个非常知名的手写数字识别数据集，包含了60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张图像都是28x28像素灰度图像，对应着0到9共10个数字类别。 在使用KNN算法读取Mnist数据集时，通常需要按照以下步骤操作： 1. **加载库**：首先安装必要的Python库，如`numpy`, `matplotlib`, `scikit-learn`等。 ```python import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_openml ``` 2. **下载并加载数据**：使用`fetch_openml`函数从sklearn内置的数据集中获取MNIST数据。 ```python mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) ``` 3. **数据预处理**：将图片数据归一化，并转换成适当的格式供KNN模型使用。同时，将标签从one-hot编码转回整数。 ```python X_train = mnist.data / 255. y_train = mnist.target # 如果使用的是Keras等深度学习框架，可能还需要调整形状为(样本数, 28, 28) ``` 4. **选择邻居数k**：确定K值，它是KNN算法的关键超参数，表示查找最近邻的数量。 5. **应用KNN**：对每个测试点，计算其与所有训练点之间的距离，然后选取前k个最相似的训练点，多数票或平均值决定预测结果。 ```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 创建KNN分类器 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) # 使用训练数据拟合模型 knn.fit(X_train, y_train) # 对测试数据进行预测 X_test = ... # 同样进行预处理 predictions = knn.predict(X_test) ```
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