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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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    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算法实现及其交叉验证

    qr-code.png KNN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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    分类算法 -- KNN算法 (理论与python实现

    参考链接: K means聚类Python–简介 分类算法KNN算法  KNN(K-Nearest Neighbor)是一个分类算法,属于有监督学习。 2.python实现  2.1 KNN函数(不调包)  此处,python实现KNN算法,不使用python包sklearn 使用的是欧式距离,并且各个样本权重均相同  import pandas as 数据共有150个观测,我们将其以8:2分成训练集和测试集  2.2.2 实现环境  python 3.7 & sklearn  2.2.3 实现代码  from sklearn.model_selection 算法的参数 KNN =KNeighborsClassifier(algorithm='auto', #在KNN中使用的算法,其他选项还有ball_tree,kd_tree,和brute                           ) #计算模型的正确率 print(KNN.score(iris_test_X, iris_test_Y)) #正确率为100%               KNN算法的参数选择  2.2.4 本例总结

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    knn K近邻算法python实现

    https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/78177510 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knn knn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 K值选择、距离度量、以及分类决策(一般多数表决)为K近邻算法的三个基本要素。 1.1 K值选择 Wikipedia上的KNN词条中有一个比较经典的图如下: ? (n_neighbors=k) knn.fit(x_train, y_train) pred = knn.predict(x_test) print accuracy_score ---- numpy 实现knn from collections import Counter import numpy as np class KnnScratch(object):

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    KNN算法实现手写数字识别

    KNN 最邻近分类算法: (近邻取样) 邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是机器学习分类技术中最简单的方法之一。 属于监督学习,有类别标记,且KNN是惰性学习。叫做Memory-based learning、也叫instance-based learning. 算法实现: 1、计算出每一个样本点与测试点的距离 2、选取距离最近的K个样本,并获取他们的标签 label 3、然后找出K个样本中数量最多的标签,返回该标签 KNN的本质是基于一种数据统计的方法。 下面的是KNN案例的应用:手写数字识别。 我这里的案例是文本格式。没有图片转换的步骤。 素材模型:(源码+素材最后会贴上githup的链接) KNN 手写数字识别 实现思路: 将测试数据转换成只有一列的0-1矩阵形式 将所有(L个)训练数据也都用上方法转换成只有一列的0-1矩阵形式

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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/opencv/sources OpenCV提供的KNN算法构造函数: C++: CvKNearest::CvKNearest() C++: CvKNearest::CvKNearest(const Mat& trainData, const Mat& samples, int k, Mat& results, Mat& neighborResponses, Mat& dists) const 但是由于KNN trainlabel.push_back(i); } } traindata.convertTo(traindata,CV_32F); CvKNearest knn 最后是一些个人想法,为什么KNN在手写数字的数据库中表现优异,我觉得主要是因为图像较简单,数字在图像中的位置很规则,都在中间,这两个特点非常利于KNN做距离的计算。

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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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    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。 neigh.fit(X, y) print(neigh.predict([[3]])) print (predict_by_k_nearest([3], X, y, 3)) ### [1] 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。

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    KNN最近邻算法及其Python实现

    k-NN是一种基本的分类和回归方法,用于分类时,算法思路较简单:通过计算不同特征之间的距离方法来得到最近的k个训练实例,根据k个实例的类别采用多数表决等方式进行预测。 一、算法分析 输入:训练集和类别的数据集表示为如下: T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)} 其中,输出:实例x所属的类y。 ? 是实例的类别。 三、算法实现 算法步骤: step.1---初始化距离为最大值 step.2---计算未知样本和每个训练样本的距离dist step.3---得到目前K个最临近样本中的最大距离maxdist step.4 重复步骤2、3、4,直到未知样本和所有训练样本的距离都算完 step.6---统计K-最近邻样本中每个类标号出现的次数 step.7---选择出现频率最大的类标号作为未知样本的类标号 python代码实现如下 四、算法优化 实现k-NN近邻时,主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速搜索,这点对于维数大及训练数据容量大的特征空间尤为重要,k-NN最简单的实现方法是线性扫描,即计算每个输入实例和训练实例的距离,训练集很大时

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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。 neigh.fit(X, y) print(neigh.predict([[3]])) print (predict_by_k_nearest([3], X, y, 3)) ### [1] 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.com/yanli

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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。 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 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

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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。 代码实现 不使用scikit-learn框架的实现 # 此处引用上面测试集的数据以及预测点的数据 from math import sqrt distances = [] for x_train in 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 versicolor、virginica:三种鸢尾花名 从第二行开始: 第一列为花萼长度值 第二列为花萼宽度值 第三列为花瓣长度值 第四列为花瓣宽度值 第五列对应是种类(三类鸢尾花分别用0,1,2表示) 算法实现

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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。 1.2 代码实现 代码: from sklearn import neighbors from sklearn import datasets knn = neighbors.KNeighborsClassifier (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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    K最近邻算法KNN)介绍及实现

    KNN,即K nearest neighbor,K近邻算法KNN的思想非常简单,所需的数学知识较少。 KNN的计算中,先计算距离,比较常见的是欧拉距离: ? 也就是两个点(或者多个点)对应的横纵坐标差的平方和,然后开平方。 根据欧拉距离写一个KNN实现: def KNN_test(X_train, y_train, test, K): distance = [] for t in X_train: (data[:, :2], target, X, 6) sklearn中的实现: from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier (n_neighbors=6) knn.fit(data[:, :2], target) knn.predict(X.reshape(1, -1))

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