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  • KNN算法实现及其交叉验证

    qr-code.pngKNN算法用NumPy库实现K-nearest neighbors回归或分类。?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。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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  • 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。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。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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  • Python实现:KNN分类算法

    1、KNN分类算法KNN分类算法(K-Nearest-Neighbors Classification),又叫K近邻算法,是一个概念极其简单,而分类效果又很优秀的分类算法。KNN算法简单有效,但没有优化的暴力法效率容易达到瓶颈。如样本个数为N,特征维度为D的时候,该算法时间复杂度呈O(DN)增长。所以通常KNN的实现会把训练数据构建成K-D Tree(K-dimensional tree),构建过程很快,甚至不用计算D维欧氏距离,而搜索速度高达O(D*log(N))。人们经过长期的实践发现KNN算法虽然简单,但能处理大规模的数据分类,尤其适用于样本分类边界不规则的情况。最重要的是该算法是很多高级机器学习算法的基础。当然,KNN算法也存在一切问题。KNN分类器在众多分类算法中属于最简单的之一,需要注意的地方不多。
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  • knn K近邻算法python实现

    https:blog.csdn.nethaluoluo211articledetails78177510 本文主要内容:knn K近邻算法原理sklearn knn的使用,以及cross validation交叉验证numpy 实现knnknn改进方法----1 knn K近邻算法原理K近邻算法:给定一个训练数据集,对新的的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的的K个实例,这K个实例的多数属于某个类,(一般多数表决)为K近邻算法的三个基本要素。----numpy 实现knnfrom collections import Counterimport numpy as np class KnnScratch(object): def fit(self= KnnScratch() knn.fit(x_train, y_train) print knn.predict_once(x_test, 2) # aa print knn.predict(x_test
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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http:archive.ics.uci.edumldatasetsAdult# Author :CWX# Date :201591# Function: A classifier which using KNN
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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。2、KNN算法实现步骤 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K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类
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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。机器学习是基于数据的,所以要先将实物转换为向量、矩阵或张量的形式通过欧式距离计算出测试样本与其他样本之间的距离将距离按照小到大排序,并取前K个值判断前K个值相应的标签,并进行统计统计最多的标签即为预测结果现在我们来动手实现一下先导入所有需要导入的库或模块instance1: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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  • 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 #include #include using namespace
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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?用sklearn自带库实现kNN算法分类大致流程:导入数据,打印数据的相关信息,初步了解数据绘制图像更直观的分析数据切分数据成测试集和训练集,可以用sklearn自带库随机切割,也可以将数据前半部分和后半部分切割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?
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  • 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opencvsourcessamplesdatadigits.pngOpenCV提供的KNN算法构造函数:C++: CvKNearest::CvKNearest() C++: CvKNearest::CvKNearest(const Mat& trainData, constfind_nearest( const Mat& samples, int k, Mat& results, Mat& neighborResponses, Mat& dists) const 但是由于KNN
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  • 机器学习算法KNN简介及实现

    算法简介KNN(K近邻算法)是一种不需要学习任何参数同时也非常简单的机器学习算法,既可以用来解决分类问题也可以用来解决回归问题。影响算法的几个因子在了解算法大体的思路后,其实还有几个问题需要继续深究:1、如何表达两个样本的距离(相似度)? 2、KNN中的K值应该如何选取? 3、确定了相邻的点后,如何得出最终的结果?算法实现:下面是一个非常简单的版本实现,每次都需要遍历完一遍样本集,最后取平均得出预测结果。weights=uniform)neigh.fit(X, y)print(neigh.predict(]))print (predict_by_k_nearest(, X, y, 3))### 补充:KNN这部分我没有实现,有兴趣的同学可以在网上查询相关的资料。❈严力,一个有着老师梦的程序猿 专栏:https:zhuanlan.zhihu.comyanli
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  • 机器学习算法KNN简介及实现

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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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  • Python AI 教学 | KNN算法及应用

    1、KNN的数学原理KNN(K-Nearest Neighbor)∈ 分类算法 ∈ 监督学习 ∈ 机器学习基本思想简单来说,KNN可以看成有一堆你已经知道其所属类别的数据(训练数据),然后当一个新数据进入的时候图22、KNN算法实现准备数据假设有四个点,已知各自的坐标与标签:右上角的两个点标签为A,左下角的两个点标签为B。那么任意给定一个坐标,它应被贴上哪个标签呢? ?算法实现导入数据·?·KNN算法· ?该约会网站使用了KNN算法作为推荐系统。为了测试约会网站所推荐的人选是否靠谱,海伦决定自己收集约会数据以验证其有效性。【3】归一化处理KNN的核心是通过计算欧氏距离确定数据之间的相关性。3.2测试与使用算法如果该约会网站的推荐系统(KNN分类器)的正确率满足要求,海伦就可以放心的与约会网站推荐的人选进行约会了。
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    KNN的数学原理KNN(K-Nearest Neighbor)∈ 分类算法 ∈ 监督学习 ∈ 机器学习基本思想简单来说,KNN可以看成有一堆你已经知道其所属类别的数据(训练数据),然后当一个新数据进入的时候图22KNN算法实现准备数据假设有四个点,已知各自的坐标与标签:右上角的两个点标签为A,左下角的两个点标签为B。那么任意给定一个坐标,它应被贴上哪个标签呢? ?算法实现·导入数据·?·KNN算法· ?该约会网站使用了KNN算法作为推荐系统。为了测试约会网站所推荐的人选是否靠谱,海伦决定自己收集约会数据以验证其有效性。【3】归一化处理KNN的核心是通过计算欧氏距离确定数据之间的相关性。3.2测试与使用算法如果该约会网站的推荐系统(KNN分类器)的正确率满足要求,海伦就可以放心的与约会网站推荐的人选进行约会了。
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  • 机器学习之KNN算法思想及其实现

    从一个例子来直观感受KNN思想如下图 , 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?从这个例子中,我们再来看KNN思想:1, 计算已知类别数据集合中的点与当前点之间的距离(使用欧式距离公司: d =sqrt(pow(x-x1),2)+pow(y-y1),2) 2, 按照距离递增次序排序(由近到远) 3, 选取与当前点距离最小的的K个点(如上题中的 k=3,k=5) 4, 确定前K个点所在类别的出现频率 5, 将频率最高的那组,作为该点的预测分类实现代码: 1 package com.data.knn实现 1 package com.data.knn; 2 3 import com.google.common.base.Preconditions; 4 import com.google.common.collect.Mapsknn = new KNN();27 System.out.println(knn.classify(list, point, 3));28 }29 }结果:A
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  • 分类算法实例四:用Logistic算法和KNN算法进行鸢尾花数据分类

    # KNN算法实现# a. 模型构建knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)knn.fit(X_train, Y_train) # b.())# 计算AUC的值knn_auc = metrics.auc(knn_fpr, knn_tpr)print (KNN算法R值:, knn.score(X_train, Y_train))print(KNN算法AUC值:, knn_auc) # c.,AUC=%.3f % lr_auc)plt.plot(knn_fpr,knn_tpr,c=g,lw=2,label=uKNN算法,AUC=%.3f % knn_auc)plt.plot((0,1),(=1, label=uKNN算法预测值,$R^2$=%.3f % knn.score(X_test, Y_test))plt.legend(loc = lower right)plt.xlabel(u数据编号
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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。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。当然,真正要写好 KNN算法 肯定不是我们考虑的这么简单, 但是主要思路是这样, 所以我们根据这个思路先来把简单的 KNN 实现一下吧。实现 有了上面的思路,我们直接来看代码吧!近邻算法 实践 这一节的 预测代码用我们手写的跑一遍, 这里就不重复了,实现的效果大同小异,但是从上面的代码我们也可以看出来,咱们是采用遍历的方式来求所有距离的, 如果你和 sklearn 中的算法做下对比KNN是否可以用于回归算法?
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  • 机器学习的敲门砖:kNN算法(上)

    首先会介绍算法的基本原理,然后依据原理手动实现算法,最后使用sklearn中提供的机器学习库完成一些小demo。0x01 初探kNN算法为什么选择kNN为什么说KNN算法是机器学习的敲门砖?首先KNN算法思想简单朴素,容易理解,几乎不需要任何数学知识。这一点使得KNN算法非常适合入门。0x02 算法实现kNN算法自实现打开Jupyter Notebook,创建Python3文件。然后我们学习了kNN算法的流程,并且在jupyter notebook上手动实现了代码,并且在外部也进行了封装。最后我们学习了sklearn中的kNN算法。虽然我们自己实现了一个机器学习算法,但是它的效果怎样样?预测准确率高不高?我们在机器学习过程中还有哪些需要注意的问题呢?且听下回分解。
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  • 机器学习的敲门砖:kNN算法(上)

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