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KNN算法

综述 Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法 分类(classification)算法 输入基于实例的学习(instance-based learning), 懒惰学习(lazy learning 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 算法优缺点: ? 上图有两个不同类别的点分别为红色和蓝色,绿色的点为新的实例,问这个点的归类? 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 算法改进 考虑距离,根据距离加上权重 比如: 1/d (d: 距离)             【注】:本文为麦子学院机器学习课程的学习笔记

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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。 -- 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: ? 近邻算法就是以一定量的训练样本,来对其他未知样本进行分类,分类的标准和选取的K值有很大关系 KNN近邻算法实现 假设训练样本为: clusters = { 'cluster2': {'H': {

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    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。 (X_predict) y_predict[0] # 1 # 上面即为预测结果 封装自己的kNN算法 import numpy as np from math import sqrt from collections kNN算法中的k 支持向量机的C和sigma超参数。 kNN算法中的超参数 超参数k 在上面的示例中,k的值都是由我们自己手动设定,由k设置的不同,模型的准确率也不同,那么k取多少的时候,能够得到最优解呢?

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    数据挖掘算法-KNN算法

    算法简介 邻近算法,又叫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。 个人感觉KNN算法(K-NearestNeighbor)一种极其简单粗暴的分类方法,举一个例子,比如说你想知道一个人是不是喜欢打游戏,就可以观察他最亲密的几个朋友是不是都喜欢打游戏,如果大多数都喜欢打游戏 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。 KNN算法实现 鸢尾花数据集 Iris 鸢尾花数据集内包含 3 类分别为山鸢尾(Iris-setosa)、变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica),共 150

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    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。 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。 模型训练时间快,上面说到KNN算法是惰性的,这里也就不再过多讲述。 预测效果好。 简单得说,当需要使用分类算法,且数据比较大的时候就可以尝试使用KNN算法进行分类了。 OK,本次先对KNN算法做一个介绍,下一节解析sklearn的参数,以及K值选取。

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    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。 (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 自己实现KNN算法 2.1 数据 irisdata.txt,和前面的一样,只不过是txt格式的 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa sorted(classVotes.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) return sortedVotes[0][0] # 计算算法的准确率

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    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。 2 利用KNN算法检测异常操作 黑客入侵Web服务器以后,通常会通过系统漏洞进一步提权,获得root权限。我们试图通过搜集Linux服务器的bash操作日志,来检测其中是否存在非正常可疑操作。 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》

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    R分类算法-KNN算法

    分类(Classification): 分类算法通过对已知类别训练数据集的分析,从中发现分类规则,以此预测 新数据的类别,分类算法属于监督学习的类型。 KNN算法(K Nearest Neighbors) K近邻节点算法 KNN算法从训练集中找到和新数据最接近的K条记录,然后根据他们的主要分类 来决定新数据的类别。 抽样方法 sample(x,size,replace=FALSE) x 待抽样的样本 size 抽样的数量 replace 是否可放回抽样,默认为FALSE knn 在”class ”包中 install.packages(“class”) knn(train,test,cl,k=1) train 训练数据 test 测试数据 cl 训练数据的正确结果 k =iris.train$Species, k=3 ) table(iris.test$Species, result.KNN) result.KNN setosa versicolor

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    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 )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。 该算法涉及3个主要因素:训练集、距离与相似的衡量、k的大小; 主要考虑因素:距离与相似度的; 二、举例说明 右图中,绿色圆要被决定赋予哪个类,是红色三角形还是蓝色四方形? 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

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    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。 话虽如此,但是如果你觉得这样就可以用好 KNN 那就有点太想当然了, 学好一个算法不是目的, 用好一个算法才是真正的牛逼... 下面我们就来谈谈 KNN 的 调参... KNN是否可以用于回归算法

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    最懒惰的算法KNN

    总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN(k-nearest neighbor)。你知道为什么是最懒的吗? 01|算法简介: KNN是英文k-nearest neighbor的缩写,表示K个最接近的点。 1、K值的选取 K值的选取将会对KNN算法的结果产生重大的影响,下面通过一个简单的例子说明一下:如下图,绿色圆要被决定赋予哪个类,是红色三角形还是蓝色四方形? 训练算法KNN没有这一步,这也是为何被称为最懒算法的原因。 测试算法:将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法:将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。 表6-1:来源于网络 现在有一电影A,已知其打斗次数为18,接吻次数为90,需要利用knn算法去预测该电影属于哪一类别。 2、准备数据 ? ? 3、分析数据 ? ? 4、测试算法 ?

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    KNN (K 邻近)分类算法

    KNN 是第 7 天的学习内容。 什么是 KNNKNN,K-Nearest Neighbours ,K值邻近算法,是一个简单的,常被用于分类问题的算法。它也可以用于回归问题。 由于 KNN 是基于实例的算法,也常被称呼为懒算法(lazy algorithm)。了解了下面 KNN 的原理,也就知道为什么它会被称为 lazy algorithm。 :) KNN 算法原理 当 KNN 被用于分类问题时,其输出是一个类别的成员(预测一个类别 - 一个离散值) 该算法包含三个元素:标记对象的集合(比如:一个分数记录的集合),对象之间的距离,k 的取值 可以发现 KNN 是通过测量不同样本之间的距离进行分类的。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。 机器学习(一)——K-近邻(KNN算法

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    K近邻算法(KNN)详解

    基本概念 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,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。 从上面例子我们可以看出,k近邻的算法思想非常的简单,也非常的容易理解,那么我们是不是就到此结束了,该算法的原理我们也已经懂了,也知道怎么给新来的点如何进行归类,只要找到离它最近的k个实例,哪个类别最多即可 缺点:需要大量的空间储存已知的实例、算法的复杂度高.因为这类样本实例的数量过大,但这个新的未知实例实际并未接近目标样本.

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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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    KNN算法及python实现

    前言         KNN算法即K-Nearest Neighbor,也是机器学习十大经典算法之一。 前文讲解了K-means算法,今天我们就继续讲KNN算法,两者看起来挺相似的,但区别还是很大的,看完本片文章你就会明白了。 一、引入 问题:确定绿色圆是属于红色三角形、还是蓝色正方形? ? 我们可以看到,KNN本质是基于一种数据统计的方法!其实很多机器学习算法也是基于数据统计的。 二、KNN算法 1.介绍         KNN即K-最近邻分类算法(K-Nearest Neighbor),是一种memory-based learning,也叫instance-based learning 五、python实例实现         下面引入一个实例,通过python代码具体看下KNN算法的流程。

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    KNN算法的Python实现

    # KNN算法思路: #-----------------------------------------------------# #step1:读入数据,存储为链表 #step2:数据预处理,包括缺失值处理 archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult # Author :CWX # Date :2015/9/1 # Function: A classifier which using KNN

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    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? 自带的kNN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): #! 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? 用sklearn实现knn算法的实现流程 洗牌函数shuffle()和permutation()的区别是什么? 如何使用with open()as filename?

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    编程英语之KNN算法

    您的任务是编写一个python代码,该代码可以在一个jupyter笔记本会话上运行,它将训练并验证以下分类模型: 1) K Nearest neighbour (KNN) classifier [35 Clearly identify the value of K, where generalisation is best. 1)k近邻(KNN)分类器[35分]。 对于KNN分类器,您只能使用标准的Python库(例如numpy)来实现训练和测试算法的所有方面。 决策树分类器[35分]对于决策树分类器,您只能使用标准的Python库(例如,numpy)来实现训练和测试算法的所有方面。 training and testing algorithms accuracies of each type of classifier, using a table [5 marks]: 通过表记录训练和测试算法的每一种分类器的精度

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    机器学习之kNN算法

    参考 - 机器学习实战书籍(美国蜥蜴封面) - sklearn官网 - 自己的学过的课程与经验 KNN算法介绍 邻近算法,或者说K最近邻(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 KD 树 KNN 的计算过程是大量计算样本点之间的距离。 为了减少计算距离次数,提升 KNN 的搜索效率,人们提出了 KD 树(K-Dimensional 的缩写)。 手写knn算法 主要写的是分类算法 from collections import Counter # 导入投票 import numpy as np def euc_dis(instance1, (X, y, testInstance, k): """ 给定一个测试数据testInstance, 通过KNN算法来预测它的标签。 分类算法 predictions = [knn_classify(X_train, y_train, data, 3) for data in X_test] correct = np.count_nonzero

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    k-近邻算法(KNN)

    最近邻算法可以说是最简单的分类算法,其思想是将被预测的项归类为和它最相近的项相同的类。 代码如下: import math """ 此python程序用来实现最近邻算法 """ def dot_distance(dot1, dot2): # 计算两点之间的距离 return 然后就有了最近邻算法的改进--k-近邻算法。   k-近邻算法的思想与最近邻算法类似,不过,它是选择了k个与即将预测的项目最近的训练项目,然后让k个项目投票,以此判断其应该属于的类别。 example[i],dis)) k_nearest_dots.sort(key=lambda item: item[1]) return k_nearest_dots   k-近邻算法存在的问题是 k-近邻算法的改进是,为不同的距离确定不同的权重。即为更小的距离,确定一个较大的权重。

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