学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

KNN算法及利用KNN检测异常操作

文章最后更新时间为:2019年01月01日 18:26:03 1 KNN算法 1.1 KNN简介 K近邻算法的核心思想可以用一句很多文化中都有的古语概括:近朱者赤近墨者黑。 KNN的基本思路也是这样,如果一个待分类的样本在样本空间中的K个最相近的样本中的大多数属于某个类别,那么该样本也属于这个类别。 KNN直接作用于带标记的样本,属于有监督的算法。 1.2 距离度量 KNN算法做分类任务时,需要对样本的相似度进行判断。“距离”和“相似系数”就是对相似度的两种度量方式,它是机器学习的核心概念之一,这里介绍一下几个常用的距离计算方式。 = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 3) # 创建分类器 knn.fit(x_train,y_train) # 训练 predictions = knn.predict 虽然特征化的过程改进了,但是由于数据集的1出现概率很低导致KNN算法不太实用,总之我个人觉得不太可行。 3 参考 《python机器学习实战》 《web安全机器学习入门》

4800

MachineLearning ----KNN

KNN,即K-近邻算法,一般是用来进行分类的算法。 KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 在KNN中,通过计算对象间距离来作为各个对象之间的非相似性指标,避免了对象之间的匹配问题,在这里距离一般使用欧氏距离或曼哈顿距离: ? 同时,KNN通过依据k个对象中占优的类别进行决策,而不是单一的对象类别决策。这两点就是KNN算法的优势。 (KNN算法的结果很大程度取决于K的选择) 那下面我们来看看KNN算法是怎样的一个过程吧: 1、计算距离(测试数据与训练数据之间的距离) 2、将距离排序 3、选出距离最小的K个点 4、确认K个点它所在类别出现的频率

30020
  • 广告
    关闭

    2022腾讯全球数字生态大会

    11月30-12月1日,邀您一起“数实创新,产业共进”!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    KNN算法

    118.92854997854805 4.3 步骤三:估计 比较以上的计算出的6个欧氏距离,选取最近的3个距离对应的点A,B,C三个点,由于这三个点都属于Romance类型,则未知数据G点根据最近邻规则分类(KNN 所以KNN算法对于K的选择非诚敏感,K=1时,不能够防止噪音,通常会增大K,以增加对噪音的健壮性 5.1 算法优点 简单 易于理解 容易实现 通过对K的选择可具备丢噪音数据的健壮性 5.2 算法缺点 需要大量空间储存所有已知实例

    39820

    学习KNN(一) 图像分类与KNN原理

    学习KNN(一) 图像分类与KNN原理 学习KNN(二)KNN算法手写数字识别的OpenCV实现 学习KNN(三)KNN+HOG实现手写数字识别 简介 KNN算法,即K近邻算法是一种监督学习算法 从上面一句话中可以看出,KNN的原理非常简单粗暴,而且是一种“在线”的学习方式,即每一次分类都需要遍历所有的训练样本,此外KNN算法还有几个要素:K,距离,分类决策规则。 要素 对于KNN而言有三个要素: 1.K的选择: K值是KNN算法中为数不多的超参数之一,K值的选择也直接影响着模型的性能。 但是这个问题在KNN中就会无限的暴露出来,“在线”学习的方式决定了样本量越大,分类过程就会越慢。 总结 1.对于样本不平均问题,KNN相比于其他监督学习算法容忍度更差。 2.KNN的计算量和数据存储量都很大。 3.但是KNN的思想简单,在某些方便可以带来很高的准确率,比如在经典的手写数字识别问题上,KNN的准确率可以排在第二位。

    1.1K70

    KNN图像分类

    KNN图像分类 链接 摘自大佬的笔记,拿来细细品味,别是一番滋味。

    31110

    机器学习|KNN

    之前一段时间我们了解到的算法中,可以说是一个比一个复杂,本文呢,我们不再增加难度,来说一个最基础、最简单的监督学习算法KNN。 01 KNN原理 我们给定一个数据集,对于一个新来的样本,我们在数据集中找到距离该样本最近的K个样本,在这K个样本中,某一类出现的次数最多我们就把这个样本分到这个类别中。 举一个例子: ? 也就是这样 K值的选取 蓝色方块个数 红色三角个数 绿色圆分类 K=3 ■ ▲▲ ▲ K=5 ■■■ ▲▲ ■ 根据这个例子我们就能总结出KNN算法的基本步骤: (1)计算数据集中每个点到测试数据的距离 02 KNN距离的度量 在我们数学的学习中关于度量的方式有很多种,我们在了解KNN所需要的距离度量方式的同时,也来了解一下其它的距离度量方式。 (k_range, k_score) plt.xlabel("Value of k for KNN") plt.ylabel("accuracy") plt.show() ?

    23241

    K近邻(KNN)

    KNN概念 kNN算法又称为k最近邻(k-nearest neighbor classification)分类算法。 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。 step.5---重复步骤2、3、4,直到未知样本和所有训练样本的距离都算完 step.6---统计K-最近邻样本中每个类标号出现的次数 step.7---选择出现频率最大的类标号作为未知样本的类标号 KNN 的实现 选用“鸢尾”数据集来实现KNN算法 #从sklearn.datasets导入iris导入数据 from sklearn.datasets import load_iris #使用加载器i读取数据并且存入变量中

    44330

    KNN近邻算法

    K近邻(KNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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,并具有这个类别上样本的特性。 kNN方法在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。 由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,kNN方法较其他方法更为适合。 -- 邻近算法 百度百科 KNN近邻算法思想 根据上文 K-means 算法分类,可以将一堆 毫无次序 的样本分成N个簇,如下: ?

    43440

    kNN分类算法

    算法简介 KNN(K-Nearest Neighbor)算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类,也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。 KNN算法的思想非常简单:对于任意n维输入向量,分别对应于特征空间中的一个点,输出为该特征向量所对应的类别标签或预测值。 # 导入kNN分类器 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 新建kNN分类器对象 kNN_classifier = KNeighborsClassifier kNN算法中的k 支持向量机的C和sigma超参数。 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) knn_clf.fit(X_train,y_train) score = knn_clf.score(X_test

    12620

    kNN分类算法实例1:用kNN改进约会网

    原著中,所有归一化、kNN算法,分类器都是作者自己写的。代码可以用于理解算法原理,用于使用就没有必要,而且代码基于的版本是2.7,难以直接使用。 源代码及其详解可以参考以下链接: 机器学习实战—k近邻算法(kNN)02-改进约会网站的配对效果 既然有了优秀的sklearn库可以为我们提供现成的kNN函数,为什么不直接调用它呢? 算法做分类的流程: 用sklearn实现knn算法的实现流程 以下是代码(更多细节请参考附在最后的参考资料): #! = KNeighborsClassifier(n_neighbors=15) knn.fit(data_train_minmax,label_train) score = knn.score(X=data_test_minmax 官网 归一化、标准化、正则化介绍及实例 如何使用sklearn中的knn算法?

    79710

    深入浅出KNN算法(一) KNN算法原理

    一.KNN算法概述 KNN可以说是最简单的分类算法之一,同时,它也是最常用的分类算法之一,注意KNN算法是有监督学习中的分类算法,它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像(Kmeans是无监督学习算法 那么什么是KNN算法呢,接下来我们就来介绍介绍吧。 二.KNN算法介绍 KNN的全称是K Nearest Neighbors,意思是K个最近的邻居,从这个名字我们就能看出一些KNN算法的蛛丝马迹了。 三.KNN特点 KNN是一种非参的,惰性的算法模型。什么是非参,什么是惰性呢? 而KNN算法却不需要,它没有明确的训练数据的过程,或者说这个过程很快。 KNN算法的优势和劣势 了解KNN算法的优势和劣势,可以帮助我们在选择学习算法的时候做出更加明智的决定。 那我们就来看看KNN算法都有哪些优势以及其缺陷所在! KNN算法优点 简单易用,相比其他算法,KNN算是比较简洁明了的算法。即使没有很高的数学基础也能搞清楚它的原理。

    7.5K30

    学习KNN(三)KNN+HOG实现手写数字识别

    学习KNN(一) 图像分类与KNN原理 学习KNN(二)KNN算法手写数字识别的OpenCV实现 学习KNN(三)KNN+HOG实现手写数字识别 在学习KNN(二)KNN算法手写数字识别的OpenCV 实现我们直接将像素值作为特征,实现了KNN算法的手写数字识别问题,并得到了较好的准确率,但是就像其他机器学习算法一样,KNN的对象同样是特征,所以我们可以用一种特征提取算法配合KNN实现手写数字识别的任务 下面用HOG原理及OpenCV实现中介绍的HOG算法提取特征,作为KNN的的输入,最后与像素值特征的结果进行对比。 在数据方面还是使用之前生成的5000张手写数字图片,并根据之前介绍的KNN与HOG的OpenCV实现,写出如下代码: #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp i; } } } samFeatureMat.convertTo(samFeatureMat,CV_32F); CvKNearest knn

    1.1K80

    学习KNN(二)KNN算法手写数字识别的OpenCV实现

    学习KNN(一) 图像分类与KNN原理 学习KNN(二)KNN算法手写数字识别的OpenCV实现 学习KNN(三)KNN+HOG实现手写数字识别 简介 在OpenCV的安装文件路径/opencv/sources OpenCV提供的KNN算法构造函数: C++: CvKNearest::CvKNearest() C++: CvKNearest::CvKNearest(const Mat& trainData, const Mat& samples, int k, Mat& results, Mat& neighborResponses, Mat& dists) const 但是由于KNN trainlabel.push_back(i); } } traindata.convertTo(traindata,CV_32F); CvKNearest knn 最后是一些个人想法,为什么KNN在手写数字的数据库中表现优异,我觉得主要是因为图像较简单,数字在图像中的位置很规则,都在中间,这两个特点非常利于KNN做距离的计算。

    1.5K50

    KNN算法应用

    利用Iris数据集来使用KNN算法 1.1 Iris数据集介绍 ? Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。 1.2 代码实现 代码: from sklearn import neighbors from sklearn import datasets knn = neighbors.KNeighborsClassifier # f = open("iris.data.csv", 'wb') # f.write(str(iris)) # f.close() print("数据:") print(iris) #建立模型 knn.fit (iris.data, iris.target) predictedLabel = knn.predict([[7.2, 3.6, 6.1, 2.5]]) print("预测结果:") print (predictedLabel) 运行结果: D:\dev\Anaconda3\python.exe D:/code/python/PyCharm/MachineLearning/KNN/iris.py

    41720

    KNN算法MATLAB实现

    一、kNN概念描述 请参考:https://www.omegaxyz.com/2018/01/08/knn/ kNN算法又称为k最近邻(k-nearest neighbor classification 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。 三、MATLAB实现 KNN.m:KNN标签预测,输入测试数据、样本数据、样本标签、K值 输出数据:对单个样本预测的标签值 MATLAB function relustLabel = KNN(inx

    63220

    kNN识别手写图像

    示例 :使用k-近邻算法的手写识别系统 (1) 收集数据:提供文本文件。 (2) 准备数据:编写函数classify0(), 将图像格式转换为分类器使用的lis...

    6020

    KNN-Self-practice

    这是我的自己写的第一个KNN比较简单的练习案例,有关于KNN的介绍请参考我的上篇博文 This is my first simple exercise case of KNN written by myself For an introduction to KNN, please refer to my last blog post. 从图中可以看出,很明显属于第三类 #定义距离公式 def d_euc(x, y):#欧式距离 d = np.sqrt(np.sum(np.square(x- y))) return d def KNN 'a','a','b','b','b','b','b','c','c','c','c','c'] test=[3.0,2.0] test = np.array(test) final_label = KNN

    19510

    KNN近邻算法 详解

    什么是 KNN近邻算法? 通常我们都知道这么一句话 “近朱者赤近墨者黑” , KNN算法就是这句话的完美诠释了。 KNN近邻算法 实践 这里我们会使用到 sklearn 和 numpy 两个库, 当然就算你不熟悉也没关系, 这里主要就是为了直观的感受一下 KNN 算法。 算法模型进行训练和预测 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(x_train,y_train) y_predict = knn.predict KNN 的原理吧 KNN算法 手写实现 思路 首先我们理一下,knn的几个关键因素: ① neighbors,我们该选取几个邻居作为目标分类的依据。 KNN是否可以用于回归算法?

    38820

    KNN 手写数字识别

    《机器学习实战》[美] Peter Harrington 本文作者: yiyun 本文链接: https://moeci.com/posts/分类-读书笔记/KNN-num-recognititon/

    12920

    【python】KNN及实例

    KNN 1. 什么是KNN 2. KNN流程 3. KNN案例 4. 完整实例代码python 1. 什么是KNN KNN(K-Nearest Neighbors, k近邻算法)用于分类的算法 2. KNN流程 计算新样本与所有样本之间的距离(①欧氏距离: 两点之间的直线距离 ②曼哈顿距离:坐标轴距离的绝对值的和) 按照由近及远顺序排列(knn中的k是邻居个数,离的最近的k个样本来判断新数据的类别) 再按K值确定分类 (对此knn缺点:数据越多knn计算量越大,很难应用到较大数据集中) 3. KNN案例 创造数据集 KNN函数,进行分类 计算欧式距离 排序,对数据进行排序,并返回排序前所在位置的索引 创建字典并初始化 统计表决,对字典进行填充 表决后进行降序排序,距离最近的k个训练数据中大多数所属的类别即为测试数据的类别 46,1],[3,36],[4,35],[2,38]]) labels=['司六','司六','司六','米希','米希','米希'] return group,labels def KNN

    7820

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券