以图搜图、商品推荐、社交推荐等社会场景中潜藏了大量非结构化数据，这些数据被工程师们表达为具有隐式语义的高维向量。为了更好应对高维向量检索这一关键问题，杭州电子科技大学计算机专业硕士王梦召等人探索并实现了「效率和精度最优权衡的近邻图索引」，并在数据库顶会 VLDB 2021 上发表成果。
最大最小距离和层次聚类算法的一个共同特点是某个模式一旦划分到某一类之后，在后续的算法过程中就不再改变了，而简单聚类算法中类心一旦选定后，在后继算法过程中也不再改变了。因此，这些方法效果一般不会太理想。
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目前，机器学习中的K近邻(KNN)分类算法和支持向量机(SVM)算法被认为是处理文本分类的最好方法。但KNN分类算法有以下的缺陷：
K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种简单而有效的分类和回归算法，它通过比较新样本与训练样本的距离来进行预测。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的K近邻算法，并介绍其原理和实现过程。
数据挖掘中分类的目的是学会一个分类函数或分类模型，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可描述如下：输入数据，或称训练集（Training Set），是由一条条数据库记录（Record）组成的。每一条记录包含若干个属性（Attribute），组成一个特征向量。训练集的每条记录还有一个特定的类标签（Class Label）与之对应。该类标签是系统的输入，通常是以往的一些经验数据。一个具体样本的形式可为样本向量：(v1,v2,...,vn;c)，在这里vi表示字段值，c表示类别。分类的目的是：分析输入数据，通过在训练集中的数据表现出来的特征，为每一个类找到一种准确的描述或模型。由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。尽管这些测试数据的类标签是未知的，我们仍可以由此预测这些新数据所属的类。注意是预测，而不是肯定，因为分类的准确率不能达到百分之百。我们也可以由此对数据中的每一个类有更好的理解。也就是说：我们获得了对这个类的知识。
人类一直有一个梦想，造一个智能机器，让机器帮助我们实现自己的心愿。就像小时候看的动画片《葫芦娃》，如意如意随我心意快快显灵，如意如意，一听这个名字就知道它是代表吉祥的物件，寓意“如君所愿”。随着科技的发展，机器学习（Machine Learning）逐渐成熟得到行业应用。
何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。
这些技术通常不是孤立存在的，而是相互交叉和融合的，以解决更复杂的问题。在实际应用中，根据具体的问题和数据特点选择合适的模式识别技术是至关重要的。
选自towardsdatascience 作者：Marie Stephen Leo 机器之心编译 编辑：小舟、杜伟 数据科学经典算法 KNN 已被嫌慢，ANN 比它快 380 倍。 在模式识别领域中，K - 近邻算法（K-Nearest Neighbor, KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法。K - 近邻算法非常简单而有效，它的模型表示就是整个训练数据集。就原理而言，对新数据点的预测结果是通过在整个训练集上搜索与该数据点最相似的 K 个实例（近邻）并且总结这 K 个实例的输出变量而得出的。KN
在K近邻法(KNN)原理小结这篇文章，我们讨论了KNN的原理和优缺点，这里我们就从实践出发，对scikit-learn 中KNN相关的类库使用做一个小结。主要关注于类库调参时的一个经验总结。
k-近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基于实例学习的相关概念。 一、基于实例的学习。 1、已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。 从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例，它分析这个新实例与以前存储的实例的关系，并据此把一个目标函数值赋给新实例。 2、基于实例的方法可以为不同的待分类查询实例建立不同的目标函数逼近。事实上，很多技术只建立目标函数的局部逼近，将其应用于与
最近邻搜索 ( NNS ) 作为 邻近搜索（proximity search） 的一种形式，是在给定集合中找到与给定点最接近（或最相似）的点的优化问题（optimization problem）。相似度通常用不相似函数表示：对象越不相似，函数值越大。
在局部线性嵌入(LLE)原理总结中，我们对流形学习中的局部线性嵌入(LLE)算法做了原理总结。这里我们就对scikit-learn中流形学习的一些算法做一个介绍，并着重对其中LLE算法的使用方法做一个实践上的总结。
前言 最近在学习数据挖掘，对数据挖掘中的算法比较感兴趣，打算整理分享一下学习情况，顺便利用R来实现一下数据挖掘算法。 数据挖掘里我打算整理的内容有：分类，聚类分析，关联分析，异常检测四大部分。其中分类算法主要介绍：K-近邻算法，决策树算法，朴素贝叶斯算法，支持向量机，神经网络，logistic回归。 写这份学习笔记主要以学校data mining课程的课件为主，会参考一堆的baidu，一堆的google，一堆的blog，一堆的book以及一堆乱七八糟的资料，由于精力有限，恕不
你周围的大多数人的选择，影响着或主导着你的选择；你周围的大多数人的色彩，渲染着和体现着你的色彩；你周围的大多数人的品行，反映着和彰显着你的品行；
最近在学习数据挖掘，对数据挖掘中的算法比较感兴趣，打算整理分享一下学习情况，顺便利用R来实现一下数据挖掘算法。 数据挖掘里我打算整理的内容有：分类，聚类分析，关联分析，异常检测四大部分。其中分类算法主要介绍：K-近邻算法，决策树算法，朴素贝叶斯算法，支持向量机，神经网络，logistic回归。 写这份学习笔记主要以学校data mining课程的课件为主，会参考一堆的baidu，一堆的google，一堆的blog，一堆的book以及一堆乱七八糟的资料，由于精力有限，恕不能一一列出
如果不同类别的训练样例数目稍有差别，通常影响不大，但若差别很大，则会对学习过程造成困扰。例如有998个反例，但是正例只有2个，那么学习方法只需要返回一个永远将新样本预测为反例的学习器，就能达到99.8%的精度；然而这样的学习器往往没有价值，因为它不能预测出任何正例。
什么是K近邻? K近邻一种非参数学习的算法，可以用在分类问题上，也可以用在回归问题上。 什么是非参数学习？ 一般而言，机器学习算法都有相应的参数要学习，比如线性回归模型中的权重参数和偏置参数，SVM
一句话就可以概括出KNN（K最近邻算法）的算法原理：综合k个“邻居”的标签值作为新样本的预测值。更具体来讲KNN分类过程，给定一个训练数据集，对新的样本Xu，在训练数据集中找到与该样本距离最邻近的K（下图k=5）个样本，以这K个样本的最多数所属类别（标签）作为新实例Xu的预测类别。
其中，xi为实例特征向量，yi为实例的类别；i=1,2,3,…N。 输出：实例x所属的类别y
1.KNN算法简介及其两种分类器 KNN，即K近邻法(k-nearst neighbors)，所谓的k最近邻，就是指最接近的k个邻居（数据），即每个样本都可以由它的K个邻居来表达。kNN算法的核心思想是，在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。 在scikit-learn 中，与近邻法这一大类相关的类库都在sklearn.neighbors包之中。其中分类器有KNN分类树KNeighborsClassifier、限定半径最近邻分类树的类RadiusNeigh
作者 | Charmve 来源 | 迈微AI研习社 k-最近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基x`于实例学习的相关概念。 基于实例的学习 已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。 从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例，它分析这个新实例与以前存储的实例的关系，并据此把一个目标函数值赋给新实例。 基于实例的方法可以为不同的待分类查询实例建立不同的目标函数逼近。事实上
在当今信息爆炸的时代，电影作为人们生活中不可或缺的娱乐方式，受到了越来越多的关注。而为了让观众能够更好地选择适合自己口味的电影，推荐系统成为了一个备受关注的研究领域。协同过滤算法是其中一种被广泛使用的方法。
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通过雷达，激光扫描，立体摄像机等三维测量设备获取的点云数据，具有数据量大，分布不均匀等特点，作为三维领域中一个重要的数据来源，点云主要是表征目标表面的海量点的集合，并不具备传统网格数据的几何拓扑信息，所以点云数据处理中最为核心的问题就是建立离散点间的拓扑关系，实现基于邻域关系的快速查找。
K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。
在当今信息爆炸的时代，电影作为人们生活中不可或缺的娱乐方式，受到了越来越多的关注（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
编译 | AI科技大本营 参与 | 王柯凝 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】继马斯克的重型火箭猎鹰火箭（Falcon Heavy）发射成功后，营长的朋友圈被持续刷屏，虽然特斯拉Roadster飞偏了，但不可否认未来是属于科技的，更是属于人工智能和机器学习的，任何一个不了解这些技术的人都会很快发现自己将落后于这个时代。 对于人工智能和机器学习来说，目前有很多种可以实施的技术和工具用来解决实时问题，其中，监督学习（Supervised Learning）是最常用的方法之一。什么是监督学习？监督学习如
JAX-MD是一款基于JAX的纯Python高性能分子动力学模拟软件，应该说在纯Python的软件中很难超越其性能。当然，比一部分直接基于CUDA的分子动力学模拟软件性能还是有些差距。而在计算过程中，近邻表的计算是占了较大时间和空间比重的模块，我们通过源码分析，看看JAX-MD中使用了哪些的奇技淫巧，感兴趣的童鞋可以直接参考JAX-MD下的partition模块。
图像处理时，视野中经常会出现多个物体，对于图像中的各个区域，我们必须将它们以某种方式标注出来，然后，分别计算：各个区域的面积、一阶矩和二阶矩。
对文本进行OCR前，必须分析和定义文档的逻辑结构。例如文本块、段落、行的位置；是否有应该重建的表格；是否有“图像”“条形码等”。
1. K-近邻算法概述(k-Nearest Neighbor，KNN) K-近邻算法采用测量不同的特征值之间的距离方法进行分类。该方法的思路是：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。 优点：精度高、对异常数据不敏感、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。 KNN工作原理是：存在一个样本数据集合（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。
推荐系统最早在亚马逊的网站上应用，根据以往用户的购买行为，推荐出购买某种产品同时可能购买的其他产品，国内做的不错的当当网,有时候买书，它总能给我推荐出我感兴趣的其他书来，也算是技术极大的促进了销售。 一般的协同过滤算法，首先是收集用户对事物（产品）的评分情况，一种直接对某本书，或者某个歌曲打分，另种是隐性的打分，比如商务系统中，购买了表示打2分，浏览了打1分，其他的0分。我比较看好隐性打分，因为直接打分需要用户的参与程度比较高，很多网站都在内容页中留一个打分的按钮，从1～5选一个，我可能喜欢这篇文章，可我哪
机器学习 机器学习（Machine Learning）通过算法、使⽤历史数据进⾏训练，训练完成后会产⽣模型。未来当有新的数据提 供时，我们可以使⽤训练产⽣的模型进⾏预 测。 机器学习训练⽤的数据是由Feature、Label组成的。 Feature :数据的特征,也叫做特征列，例如湿度、⻛向、季节、⽓压。 Label：数据的标签，也叫做⽬标值，例如降⾬（0.不会下⾬，1.会下⾬），天⽓状况（1.晴天，2.⾬天，3.阴 天，4.雾天） 机器学习->机器学习算法->程序的迭代 传统机器学习(在公司的数据挖掘中比
本文的目标是使用K-最近邻（K近邻），ARIMA和神经网络模型分析Google股票数据集预测Google的未来股价，然后分析各种模型
导语 JavaScript 适合做机器学习吗？这是一个问号。但每一位开发者都应该了解机器学习解决问题的思维和方法，并思考：它将会给我们的工作带来什么？同样，算法能力可能会是下一阶段工程师的标配。 本文旨在通过讲解识别手写字的处理过程，带读者了解机器学习解决问题的一般过程。本文适合以下背景的读者阅读： 你不需要具备 Python、C++ 的编程能力：全文使用 JavaScript 作为编程语言，且不依赖任何第三方库实现机器学习算法。 你不需要具备算法能力和高数的背景，本文机器学习算法的实现不过 20 行代
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用于非凸样本集。下面我们就对DBSCAN算法的原理做一个总结。
KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；
我们在网上购买水果的时候经常会看到同一种水果会标有几种规格对应不同价格进行售卖，水果分级售卖已经是电商中常见的做法，那么水果分级具体是怎么操作的呢？一种简单的做法是根据水果果径的大小进行划分。今年老李家苹果丰收了，为了能卖个好价钱，老王打算按照果径对苹果进行分级。想法是很好的，但是面对成千上万的苹果这可愁坏了老李。老李的儿子小李是计算机系毕业的，他知道这件事后设计了一个算法，按照老李的要求根据果径大小定义了5个等级
作者：崔家华 东北大学|模式识别与智能系统研究生 量子位 已获授权编辑发布 在模式识别领域中，K-近邻算法（KNN算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法。 在这篇文章中，作者先详细介绍了K-近邻算法的基础知识，接着在Python 3中演示了约会网站配对实战和sklearn手写数字识别。形象生动，简明易懂。 在文章正式开始前，可能你需要这些信息—— Github代码获取： https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/ Python版本： Python3
本文的目标是使用K-最近邻（K近邻），ARIMA和神经网络模型分析Google股票数据集预测Google的未来股价，然后分析各种模型 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
机器之心报道 编辑：蛋酱 对于机器学习领域的初学者来说，这会是很好的入门课程。目前，课程的笔记、PPT 和视频正在陆续发布中。 2020 年就这么悄无声息地走完了，想必大多数人，尤其是在校学生唯一的感觉就是：「又是毫无学术进展的一年。」 别慌，只要马上开始学习，什么时候都不算晚。 近日，威斯康辛大学麦迪逊分校助理教授 Sebastian Raschka 在推特上宣布了威斯康辛大学《机器学习导论》2020 秋季课程的完结：「教授两个班级和 230 个学生是相当不错的体验，对于那些感兴趣的人，我整理了一页记
在DBSCAN密度聚类算法中，我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结，本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结，重点讲述参数的意义和需要调参的参数。
1 介绍 在计算机视觉、模式识别、数据挖掘很多应用问题中，我们经常会遇到很高维度的数据，高维度的数据会造成很多问题，例如导致算法运行性能以及准确性的降低。特征选取（Feature Selection）技术的目标是找到原始数据维度中的一个有用的子集，再运用一些有效的算法，实现数据的聚类、分类以及检索等任务。 特征选取的目标是选择那些在某一特定评价标准下的最重要的特征子集。这个问题本质上是一个综合的优化问题，具有较高的计算代价。传统的特征选取方法往往是独立计算每一个特征的某一得分，然后根据得分的高低选取前k个特
本文介绍一种用于高维空间中的快速最近邻和近似最近邻查找技术——Kd-Tree（Kd树）。Kd-Tree，即K-dimensional tree，是一种高维索引树形数据结构，常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor)，例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配。本文首先介绍Kd-Tree的基本原理，然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍，最后给出一些参考文献和开源实现代码。
k 近邻算法是一种采用测量不同特征值之间的距离的方法对样本进行分类的算法。 他的工作原理是，存在一个样本数据集合，并且每个数据都存在分类标签，对于没有标签的新数据，将这个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，然后提取样本集中特征最相似的数据(最近邻)的分类标签。 通常来说，我们只选择样本数据集中前 k 个最相近的数据，这就是 k 近邻算法的得名，通常 k 都不大于 20，在这 k 个数据中，出现次数最多的分类就输出作为新数据的分类。
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