KNN算法 一、KNN算法概述 KNN是Machine Learning领域一个简单又实用的算法，与之前讨论过的算法主要存在两点不同： 它是一种非参方法。即不必像线性回归、逻辑回归等算法一样有固定格式的模型，也不需要去拟合参数。 它既可用于分类，又可 ...

高维稀疏数据进行快速相似查找，可以采用learning to hash,但高维稠密数据查找则采用annoy learning to hash 参考： https://blog.csdn.net/h ...

　　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 ...

最近邻法和k-近邻法 　　下面图片中只有三种豆，有三个豆是未知的种类，如何判定他们的种类？ 　　提供一种思路，即：未知的豆离哪种豆最近就认为未知豆和该豆是同一种类。由此，我们引出最近邻算法的定义：为了判定未知样本的类别，以全部训练样本作为代表点，计算未知样本与所有训练样本的距离 ...

K邻近（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：计算一个点A与其他所有点之间的距离，取出与该点最近的k个点，然后统计这k个点里面所属分类比例最大的，则点A属于该分类。 下面用一个例子来说明一下 ...

何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。为何要找邻居？打个比方来说，假设你来到一个陌生的村庄，现在你要找到与你有着相似特征的人群融入 ...

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。判断邻居就是用向量距离大小来刻画。 kNN ...

KNN是最简单的机器学习算法之一。 在模式识别中，K-近邻算法（或近邻的简称）是一种用于分类和回归的非参数方法。[ 1 ]在这两种情况下，输入包含k个最近的训练样本在特征空间中。输出取决于近邻是用于分类或回归： l 在kNN分类中，输出的是一个分类的关系。一个对象是由其邻居投票进行分类 ...