【十大经典数据挖掘算法】kNN
【十大经典数据挖掘算法】系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 引言 顶级数据挖掘会议ICDM于2006年12月评选出了数据挖掘领域 ...
原文：【十大算法实现之KNN】KNN算法实例(含测试数据和源码)
KNN算法基本的思路是比较好理解的，今天根据它的特点写了一个实例，我会把所有的数据和代码都写在下面供大家参考，不足之处，请指正。谢谢 update:工程代码全部在本页面中，测试数据已丢失，建议去UCI Dataset中找一个自行测试一下。 几点说明： .KNN中的K .在计算权重时，采用的是减去函数 , . , . , . , . ，当然你也可以采用反函数或高斯函数 . 作为测试集 decisio ...
2014-08-16 20:42 6 9534 推荐指数：
相关推荐
KNN算法基本实例
KNN算法是机器学习领域中一个最基本的经典算法。它属于无监督学习领域的算法并且在模式识别，数据挖掘和特征提取领域有着广泛的应用。 给定一些预处理数据，通过一个属性把这些分类坐标分成不同的组。这就是KNN的思路。 下面，举个例子来说明一下。图中的数据点包含两个特征： 现在 ...
KNN算法——python实现
二、Python实现 对于机器学习而已，Python需要额外安装三件宝，分别是Numpy，scipy和Matplotlib。前两者用于数值计算，后者用于画图。安装很简单，直接到各自的官网下载回来安装即可。安装程序会自动搜索我们的python版本和目录，然后安装到python支持 ...
KNN算法和实现
KNN要用到欧氏距离 KNN下面的缺点很容易使分类出错（比如下面黑色的点） 下面是KNN算法的三个例子demo， 第一个例子是根据算法原理实现 这三个代码第一个，第二个是根据底层原理实现knn算法 ...
KNN算法原理及实现
1、KNN算法概述 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。该方法在确定分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算法介绍 最简单最初 ...
KNN算法--python实现
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。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。 关于K最近邻算法，非常好的一篇文章：KNN算法理解； 另外一篇文章也值得参考：KNN ...
数据挖掘(二)——Knn算法的java实现
1、K-近邻算法（Knn） 其原理为在一个样本空间中，有一些已知分类的样本，当出现一个未知分类的样本，则根据距离这个未知样本最近的k个样本来决定。 举例：爱情电影和动作电影，它们中都存在吻戏和动作，出现一个未知分类的电影，将根据以吻戏数量和动作数量建立的坐标系中距离未知分类所在点的最近的k ...
k邻近算法(KNN)实例
一 k近邻算法原理 k近邻算法是一种基本分类和回归方法. 如上图所示，有两类不同的样本数据，分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示，而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据则是待分类的数据。这也就是我们的目的，来了一个新的数据点，我要得到它的类别是什么？好的，下面 ...