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K-近邻算法

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。 输入没有标签的新数据后,将新数据每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似的数据(最近邻)的分类标签。 一般来说我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据。 4.训练算法:此步骤不适用与K-近邻算法 5.测试算法:计算错误率。 6.使用算法:首先需要输入样本数据和结构化的输出结果,然后运行k-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类,最后应用对计算出的分类执行后续的处理。 2. 准备数据集 在构造完整的k-近邻算法之前,我们还需要编写一些基本的通用函数,新建KNN.py文件,新增以下代码: #!

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k-近邻算法

《机器学习实战》一书介绍的第一个算法k-近邻算法。简单的说,k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 k-近邻算法实现上也比较简单,以分类任务为例,首先是准备训练样本,训练样本都存在标签,也就是我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。 输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与训练样本对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说,选择k个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处。 从前面的分析可以看出,k-近邻算法没有显式的训练过程,在训练阶段仅仅是把样本保存起来,训练时间开销为零,待收到测试样本后再进行处理。这个算法存在两个关键点: k值如何选择。 当然这个算法也有许多优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 书中给出了一个使用k-近邻算法识别手写数字的完整例子,其错误率为1.2%。这已经是很高的精度了。

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    K- 近邻算法

    K-近邻算法实现&python中k-近邻算法使用&模型评估 概述 简单地说,k近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 k-近邻算法 优点:精度高、对异常值不敏感、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。 输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。 一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数。最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。 算法简单实现 创建训练数据集&待分类数据 # 导包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt train_data = np.array([

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    k-近邻算法

    k-近邻算法定义 k-近邻(k-Nearest Neighbour,kNN)算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。 用官方的话来说,所谓k近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例(也就是上面所说的k个邻居), 这k个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中 k-近邻算法优缺点 这里引用《Machine Learing In Action》原文: Pros: High accuracy, insensitive to outliers, no assumptions (4) 确定前k个点所在类别的出现频率 (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 k-近邻算法实现 下面根据以上的算法流程实现kNN算法 Python预备知识 下面说说程序中用到的一些 Python源码 classify0函数是k-近邻算法的源码实现,file2matrix函数用于从文件转给你读取数据,然后交给classify0函数进行处理。

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    kNN(k-近邻算法

    **k-近邻算法(kNN),**它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,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。 输人没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。 一般来说,我们只选择样本数据集中前 k个最相似的数据,这就是 k- 近邻算法中k的出处 , 通常k是不大于 20 的整数。 最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。 k-近邻算法的一般流程 收集数据:可以使用任何方法。 准备数据:距离计算所需要的数值,最好是结构化的数据格式。 分析数据:可以使用任何方法。 训练算法:此步驟不适用于k-近邻算法。 测试算法:计算错误率。 使用算法:首先需要输入样本数据和结构化的输出结果,然后运行k-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类,最后应用对计算出的分类执行后续的处理。

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    分类算法-K-近邻算法

    [img202108130815581.jpg] 目标 说明K-近邻算法的距离公式 说明K-近邻算法的超参数K值以及取值问题 说明K-近邻算法的优缺点 应用KNeighborsClassifier实现分类 了解分类算法的评估标准准确率 应用:Facebook签到位置预测 K-近邻算法(KNN) 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 我们可以利用K近邻算法的思想 [img202108130828409.png] 问题 如果取的最近的电影数量不一样?会是什么结果? k 值取值过大,样本不均衡的影响 k 值取值过小,容易受到异常点影响 结合前面的约会对象数据,分析k-近邻算法需要做怎么样的处理 无量纲化的处理 推荐 标准还 K-近邻算法数据的特征工程处理 结合前面的约会对象数据,分析K-近邻算法需要做什么样的处理 K-近邻算法API sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm

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    K-近邻算法(一)

    k-近邻算法是采用不同特征之间的距离方法进行分类。 ? 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高 k-近邻算法的一般流程 (1)收集数据集:可以使用任何方法 (2)准备数据集:距离计算所需要的数值,最好是结构化的数据格式 (3)分析数据:可以使用任何方法 (4)训练数据集:此步骤不适用与k-近邻算法 (5)测试算法:计算错误率 (6)使用算法:首先需要输入样本数据和结构化输出结果,然后运行k-近邻算法判断输入数据分别属于那个分类 近邻算法 K-近邻算法的伪代码: 对未知属性集中的每个点依次执行以下操作: (1)计算已知类别数据中心的点与当前点之间的距离 (2)按照距离递增次序排序 (3)选取与当前点距离最最小的K个点 (4)确定当前 k个点所在类别的出现频率 (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 #K-近邻算法 def classify0(inX,dataSet,labels,k): dataSetSize

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    K-近邻算法(KNN)

    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。       由此也说明了KNN算法的结果很大程度取决于K的选择。       这两点就是KNN算法的优势。    接下来对KNN算法的思想总结一下:就是在训练集中数据和标签已知的情况下,输入测试数据,将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较,找到训练集中与之最为相似的前K个数据,则该测试数据对应的类别就是K 个数据中出现次数最多的那个分类,其算法的描述为: 1)计算测试数据与各个训练数据之间的距离; 2)按照距离的递增关系进行排序; 3)选取距离最小的K个点; 4)确定前K个点所在类别的出现频率; 5)返回前

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    机器学习算法K-近邻算法

    .—— Tim Fargo K Nearest Neighbor 算法又叫 KNN 算法,此算法最早是由 Cover 和 Hart 提出的一种分类算法,是机器学习里面一个经典之作, 总体来说 KNN 算法是相对比较容易理解的 更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』 1.算法简介 1.1 概念 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 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 ? 2.KNN api 初步使用 2.1 Scikit-learn工具介绍 •Python 语言的机器学习工具•Scikit-learn 包括许多知名的机器学习算法的实现•Scikit-learn 文档完善 2.3 包含内容 •分类、聚类、回归•特征工程•模型选择、调优 2.4 KNN 算法 api sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

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    K-近邻算法(KNN)实战

    1.什么是knn算法 百度百科介绍的已经很详细,在此只作简单介绍。 存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,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。 输人没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的 特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。 一般来说,我们 只选择样本数据集中前K个最相似的数据,这就是K-近邻算法中K的出处,通常K是不大于20的整数。 最后 ,选择K个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。 2.knn算法的优缺点: 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点:时间复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围:数值型和标称型。 #声明算法 knn = KNeighborsClassifier() #训练数据 knn.fit(X_train,y_train) 7.查看准确率 knn.score(x_test,y_test) 8

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    K-近邻算法(KNN)概述

    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。 由此也说明了KNN算法的结果很大程度取决于K的选择。 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: ? 这两点就是KNN算法的优势。 接下来对KNN算法的思想总结一下:就是在训练集中数据和标签已知的情况下,输入测试数据,将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较,找到训练集中与之最为相似的前K个数据,则该测试数据对应的类别就是K 个数据中出现次数最多的那个分类,其算法的描述为: 1)计算测试数据与各个训练数据之间的距离; 2)按照距离的递增关系进行排序; 3)选取距离最小的K个点; 4)确定前K个点所在类别的出现频率; 5)返回前

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    k-近邻算法实现数字识别

    总体来说这本书是不错的,对于算法的原理概述的比较准确,就是实战的代码过于简略,入门机器学习的话还是值得一看的 进入正题,由于大一一年都在和黑乎乎的终端打交道,感觉c系语言用久了想换一下,就花几天上手了机器学习的 KNN算法,着手做一个有关数字识别的部分,一开始的设想很丰满,打算实现一个手写数字识别的,后来只有一周时间,没空看到那么深的部分,不过后来做出01图像模拟的时候发现其实也差不多,最后的成品和设想还是有点差别的 ~ 相关项目都已上传至我的Github,如果喜欢可以给个Star噢 k-近邻算法实现数字识别 项目大体思路: k-近邻算法实现数字识别(01串构成1024个模拟像素点) 1.先用c++随机生成10*200 +左右的训练集,按下划线命名保存在文件夹中 训练集:测试集=2:1 2.将数据存入一维向量 3.采用k近邻算法对每一个测试样例分析,近邻数为3,不宜过多 4.分析错误率 错误数 lab3_0930压缩包已有 All rights reserved. # Time:2019.12.5 from numpy import * #KNN算法需要数值处理函数在numpy科学计算库中 from os import

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    k-近邻算法(K–nearest neighbors)

    本系列特别之处是与一些实例相结合来系统的讲解有关机器学习的各种算法,由于能力和时间有限,不会向诸如Simon Haykin<<NEURAL NETWORKS>>等大块头详细的讲解某一个领域的所有算法与概念 ,我会有选择的讲解一些算法作为引导,如果要继续深入则推荐读者系统阅读相关书籍。 首先你需要做的事情就是放松,不要被一大堆字吓到,因为他们都非常浅显易懂,我相信认真看的每个人都能明白K近邻算法。 个之中哪个类型出现频率最高,最高的就是分类结果 这里假设K=3,就意味这我们需要选择前面三个数据,然后判断前面三个数据中A和B,3点是B类,1点是A类,2点是B类,这里显然B类多一些,所以未知数就是B类,到这里算法是想就解释了 ,很简单把,因为它是最简单的ML算法,下面就是C++的实现了 //A bad version about k-nearest neighbour algorithm,just a teaching sample

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    机器学习算法-KNN(K-近邻

    从KNN算法步入机器学习殿堂 本文中介绍的机器学习算法中的一种监督学习的算法:KNN算法,全称是K-Nearest Neighbor,中文称之为K近邻算法。 计算对象m和训练集中每个对象之间的距离(一般是欧式距离)或者相似度(一般是余弦相似度),确定最近邻的列表 将最近邻列表中数量占据最多的类别判给测试对象z。 一般来说,我们只选择训练样本中前K个最相似的数据,这便是k-近邻算法中k的出处。 比如有50个样本,当K增加到45的时候,算法没有意义,几乎使用了全部样本数据,没有体现出最近邻的思想 K值过小 k值太小:容易受到噪声点的影响 用较小的邻域中的实例进行预测 近似误差减小,估计误差增大 预测结果对近邻的实例点非常敏感;如果近邻点恰好是噪声,预测出错 K值过大 k值太大:分类太多,太细,导致包含太多其他类别的点 用较大的邻域中的实例点进行预测 减少学习的估计误差,但是近似误差增大 与输入实例较远的点的训练实例也会起预测作用

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    机器学习(一)——K-近邻(KNN)算法

    最近在看《机器学习实战》这本书,因为自己本身很想深入的了解机器学习算法,加之想学python,就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习。 一 . K-近邻算法(KNN)概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来,当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时,便可以对其进行分类。 这两点就是KNN算法的优势。 三 MATLAB实现 之前一直在用MATLAB做聚类算法的一些优化,其次就是数模的一些常用算法,对于别的算法,还真是没有上手编过,基础还在,思想还在,当然要动手编一下,也是不希望在学python的同时对 以上,是对本次算法的整理和总结。

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    Python实现k-近邻算法案例学习

    k-近邻算法(K-Nearest Neighbour algorithm),又称 KNN 算法,是数据挖掘技术中原理最简单的算法。 二、k-近邻算法的步骤(1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离;(2)按照距离递增次序排序;(3)选取与当前点距离最小的 k 个点;(4)确定前k个点所在类别的出现频率;(5)返回前 k 个点出现频率最高的类别作为当前点的预测类别 ::: details 公众号:AI悦创【二维码】::: info AI悦创·编程一对一AI悦创·推出辅导班啦,包括「Python 语言辅导班、C++ 辅导班、java 辅导班、算法/数据结构辅导班、少儿编程 test.iloc[:,-2]).mean() print(f'模型预测准确率为{acc}') return testhandwritingClass(train, test, 3) # 97.8%六、算法优缺点优点

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