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knn算法

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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。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?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。
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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。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FALSEknn 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 KNN中的K值,默认值为1模型调优,调整K值代码实现:#install.packages(class
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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。1.2 代码实现代码:from sklearn import neighborsfrom sklearn import datasets knn = neighbors.KNeighborsClassifier)# save data# 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(])print(预测结果:)print(predictedLabel)运行结果:D:devAnaconda3python.exe
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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该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类,而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。 缺点KNN算法是懒散学习方法(lazy learning),而一些积极学习的算法要快很多。
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  • 机器学习笔记—KNN算法

    KNN算法是一个理论上比较成熟的方法,最初由Cover和Hart于1968年提出,思路非常简单直观,易于快速实现。优缺点 优点 1.KNN算法思想简单,非常容易实现;2.有新样本要加入训练集时,无需重新训练;3.时间和空间复杂度与训练集大小成线性相关; 缺点 1.分类速度慢; KNN算法的时间复杂度和储存空间会随着训练集规模和特征维数的增大而增加下面是一些已知的改进方法: 特征维度压缩 在KNN算法之前对样本属性进行约简,删除对分类结果影响较小(不重要)的属性。基本上KNN算法都是基于欧氏距离来计算样本相似度,但这种方法认为各维度对分类贡献率是相同的,这回影响分类的准确度。因此也有人提出过基于权重调整系数的改进方法。选取恰当K值由于KNN算法中几乎所有的计算都发生在分类阶段,而且分类效果很大程度上依赖于L值的选择,而目前为止,比较好的选择K值的方法只能是通过反复试验调整。
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  • sklearn调包侠之KNN算法

    KNN算法原理计算测试样本与每个训练样本的距离,取前k个距离最小的训练样本,最后选择这k个样本中出现最多的分类,作为测试样本的分类。所以k值的选择很大程度影响着该算法的结果,通常k的取值不大于20。KNN算法原理实战——糖尿病预测数据导入本数据可在kaggle中进行下载,读者可以去我的百度云链接进行下载。模型训练与评估KNN算法使用sklearn.neighbors模块中的KNeighborsClassifier方法。常用的参数如下:n_neighbors,整数,也就是k值。在sklearn.neighbors还有一个变种KNN算法,为RadiusNeighborsClassifier算法,可以使用一定半径的点来取代距离最近的k个点。交叉验证通过上述结果可以看出:默认情况的KNN算法结果最好。这个判断准确么?答案是不准确,因为我们只是随机分配了一次训练和测试样本,可能下次随机选择训练和测试样本,结果就不一样了。
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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 learning118.928549978548054.3 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复杂度高算法改进考虑距离,根据距离加上权重 比如: 1d (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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  • 如何实现一个KNN算法

    教你如何自己实现KNN算法KNN算法,也称为K邻近算法,可以解决回归和分类问题,但解决分类问题才是它的优势。KNN算法的本质就是寻找与我们提供的数据相似的k个样本,然后判断这k个样本的标签,最后统计每个标签出现的次数,次数最多的标签,就会被当作我们提供的数据的标签。array型 instance2:array型 distance = np.sqrt(sum((instance1-instance2)**2)) return distance接着,真正的开始实现KNN算法def KnnClassify(X,Y,test,k): 实现KNN算法 X:特征训练集-->array型 Y:标签训练集-->array型 test:特征测试集-->array型 k:邻近值-->
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  • 算法研习:Knn算法基本原理分析

    在这篇文章中,我将介绍knn算法,knn算法是机器学习中十大经典算法之一。knn可用于分类和回归问题,其算法原理简单,没有涉及太多数学原理,准确的说用一个数学公式就可以表示整个算法的核心。本文主要包括以下四个问题:1.什么是knn?2.knn算法原理3.如何在KNN中选择k值?4.knn优缺点?运用knn算法我们需要找出其最近邻居的类别是什么。 假设k = 5,新数据点按其五个邻居的类别投票进行分类,由于五个邻居中有四个是红葡萄酒,因此这杯酒的类别也就是红葡萄酒。?knn算法原理在分类问题中,K-最近邻算法基本上归结为在K个最相邻的实例与给定的“看不见的”观察之间形成多数投票。 根据欧氏距离来计算两个数据点之间的距离度量来定义相似性。 欧氏距离的公式如下: ?如何在KNN中选择k值KNN算法中的k基于特征相似性选择K的正确值是一个称为参数调整的过程,对于更好的准确性非常重要。 找到k的值并不容易。
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  • 机器学习实战之KNN算法

    库的使用k-近邻算法(KNN)原理KNN算法为分类算法。一句老话来描述KNN算法:“近朱者赤,近墨者黑”。所以k值的选择很大程度影响着该算法的结果,通常k的取值不大于20。?KNN算法原理介绍完原理后,看看KNN算法的伪代码流程:计算测试样本与所有训练样本的距离对距离进行升序排序,取前k个计算k个样本中最多的分类KNN之约会对象分类问题描述与数据情况海伦使用约会网站寻找约会对象结果 KNN算法这里使用的距离为欧式距离,公式为:?
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  • JavaScript机器学习之KNN算法

    上次我们用 JavaScript 实现了线性规划,这次我们来聊聊 KNN 算法。KNN 是k-Nearest-Neighbours的缩写,它是一种监督学习算法。KNN 算法可以用来做分类,也可以用来解决回归问题。GitHub 仓库: machine-learning-with-jsKNN 算法简介简单地说,KNN 算法由那离自己最近的 K 个点来投票决定待分类数据归为哪一类。KNN 代码实现像上次一样,我们将使用mljs的KNN模块ml-knn来实现。每一个机器学习算法都需要数据,这次我将使用IRIS 数据集。算法训练数据function train() { knn = new KNN(trainingSetX, trainingSetY, { k: 7 }); test();} 测试训练的模型function
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  • KNN算法实现及其交叉验证

    knn 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。KNN算法knn算法具体实现的时候很简单,调用前面的函数,计算出排序好的距离列表,然后对其前k项对应的标签值取均值即可。可以用该knn算法与实际的价格模型对比,发现精度还不错。加权KNN以上是KNN的基本算法,有一个问题就是该算法给所有的近邻分配相等的权重,这个还可以这样改进,就是给更近的邻居分配更大的权重(你离我更近,那我就认为你跟我更相似,就给你分配更大的权重),而较远的邻居的权重相应地减少算法交叉验证万事俱备只欠东风,已经实现了KNN算法以及交叉验证功能,我们就可以利用交叉验证的思想为我们的算法选择合适的参数,这也是交叉验证主要目标之一。同时knn_weight算法要略优于knn算法,有一点点改进。
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  • 机器学习——KNN邻近算法

    KNN算法介绍1、KNN 算法概述 Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法。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是一种分类(classification)算法,它输入基于实例的学习(instance-based learning),属于懒惰学习(lazy learning)即KNN没有显式的学习过程,也就是说没有训练阶段KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。KNN算法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最邻近的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也划分为这个类别。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。3、KNN算法中K值的选择(交叉验证)from sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom
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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。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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  • 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: {y: 25, x: 27
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  • 机器学习实战之KNN算法

    会numpy和pandas库的使用k-近邻算法(KNN)原理KNN算法为分类算法。一句老话来描述KNN算法:“近朱者赤,近墨者黑”。算法原理:计算测试样本与每个训练样本的距离(距离计算方法见下文),取前k个距离最小的训练样本,最后选择这k个样本中出现最多的分类,作为测试样本的分类。所以k值的选择很大程度影响着该算法的结果,通常k的取值不大于20。介绍完原理后,看看KNN算法的伪代码流程: 不喜欢的人 魅力一般的人 极具魅力的人 这里海伦收集了1000行数据,有三个特征:每年获得的飞行常客里程数;玩视频游戏所耗时间百分比;每周消费的冰淇淋公升数。KNN算法 这里使用的距离为欧式距离,公式为: def classify(inX, dataSet, labels, k): dataSize = dataSet.shape diffMat = np.tile
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  • 机器学习之K近邻(KNN)算法

    1.KNN简介K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法既可处理分类问题,也可处理回归问题,其中分类和回归的主要区别在于最后做预测时的决策方式不同。其中KNN分类方法的思想对回归方法同样适用,因此本文主要讲解KNN分类问题,下面我们通过一个简单例子来了解下KNN算法流程。从KNN算法流程中,我们也能够看出KNN算法三个重要特征,即距离度量方式、K值的选取和分类决策规则。距离度量方式:KNN算法常用欧式距离度量方式,当然我们也可以采用其他距离度量方式,比如曼哈顿距离,相应公式如下所示。 ?K值的选取:KNN算法决策结果很大程度上取决于K值的选择。参考刘建平Pinard_K近邻法(KNN)原理小结Yabea_K-近邻(KNN)算法
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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 npdef euc_dis(instance1, instance2(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。(X_test))print (Accuracy is: %.3f %(correctlen(X_test))#Accuracy is: 0.921 knn算法解决回归 在我的学习笔记中找了一份二手车估计案例百度网盘链接
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  • KNN算法虹膜图片识别(源码)

    目录1 K-近邻算法(KNN, k-NearestNeighbor)2 K-近邻算法详述3 K-近邻算法图片识别分类4 参考文献1 K-近邻算法(KNN, k-NearestNeighbor)1.1 概念介绍K-近邻算法(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法由Cover和Hart在1968年首次提出。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。具体算法和代码后文介绍。 ? 图3 KNN豆子分类示意图1.3 举例分析二 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?图4 K值的选择分类示意图 KNN算法的决策过程K最近邻(k-Nearest Neighbor,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。
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  • 深入浅出KNN算法(二) sklearn

    姊妹篇: 深入浅出KNN算法(一) 原理介绍上次介绍了KNN的基本原理,以及KNN的几个窍门,这次就来用sklearn实践一下KNN算法。一.Skelarn KNN参数概述要使用sklearnKNN算法进行分类,我们需要先了解sklearnKNN算法的一些基本参数,那么这节就先介绍这些内容吧。前面说到过,通过调整 K 值,算法会有不同的效果。- weights(权重):最普遍的 KNN 算法无论距离如何,权重都一样,但有时候我们想搞点特殊化,比如距离更近的点让它更加重要。参数选项如下: • uniform:不管远近权重都一样,就是最普通的 KNN 算法的形式。 • distance:权重和距离成反比,距离预测目标越近具有越高的权重。KNN代码实例KNN算法算是机器学习里面最简单的算法之一了,我们来sklearn官方给出的例子,来看看KNN应该怎样使用吧:数据集使用的是著名的鸢尾花数据集,用KNN来对它做分类。
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