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k-近邻算法

K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。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。

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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Numpy中的一些知识 1. tile tile(A, reps) Construct an array by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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  • 机器学习(五) ——k-近邻算法进一步探究

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  • 常见面试算法:k-近邻算法原理与python案例实现

    k-近邻(kNN, k-NearestNeighbor)算法是一种基本分类与回归方法,我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。一句话总结:近朱者赤近墨者黑!k 近邻算法的输入为实例的特征向量,对应于特征空间的点;输出为实例的类别,可以取多类。k 近邻算法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定。分类时,对新的实例,根据其 k 个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预测。因此,k近邻算法不具有显式的学习过程。k 近邻算法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的“模型”。 k值的选择、距离度量以及分类决策规则是k近邻算法的三个基本要素。动作片:打斗次数更多爱情片:亲吻次数更多基于电影中的亲吻、打斗出现的次数,使用 k-近邻算法构造程序,就可以自动划分电影的题材类型。?
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  • 【机器学习实战】第2章 K-近邻算法(k-NearestNeighbor,KNN)

    第2章 k-近邻算法 ? KNN 概述 k-近邻(kNN, k-NearestNeighbor)算法主要是用来进行分类的.动作片:打斗次数更多爱情片:亲吻次数更多 基于电影中的亲吻、打斗出现的次数,使用 k-近邻算法构造程序,就可以自动划分电影的题材类型。?KNN 一般流程收集数据: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:任何方法训练算法:此步骤不适用于 k-近邻算法测试算法:计算错误率使用算法:输入样本数据和结构化的输出结果开发流程收集数据:提供文本文件准备数据:使用 Python 解析文本文件分析数据:使用 Matplotlib 画二维散点图训练算法:此步骤不适用于 k-近邻算法测试算法:使用海伦提供的部分数据作为测试样本:此步骤不适用于 k-近邻算法 因为测试数据每一次都要与全量的训练数据进行比较,所以这个过程是没有必要的。
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