加权kNN 　　上篇文章中提到为每个点的距离增加一个权重，使得距离近的点可以得到更大的权重，在此描述如何加权。 反函数 　　该方法最简单的形式是返回距离的倒数，比如距离d，权重1/d。有时候，完全一样或非常接近的商品权重会很大甚至无穷大。基于这样的原因，在距离求倒数时，在距离上加一个常量 ...

1 K最近邻 这部分即将要讨论的K最近邻和后面的有权重K最近邻算法在R中的实现，其核心函数 knn()与 kknn()集判别规则的“建立”和“预测”这两个步骤于一体，即不需在规则建立后再使用predict()函数来进行预测，可由knn()和 kknn()一步实现。 按照次序向knn()函数中 ...

KNN分类算法，是理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。 该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)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。 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 ...

我们根据k近邻的思想来给绿色圆点进行分类。 如果K=3，绿色圆点的最邻近的3个点是2个红色小三角 ...

根据少数服从多数的投票法则(majority-voting)，让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的 ...

上篇文章中提到了使用pillow对手写文字进行预处理，本文介绍如何使用kNN算法对文字进行识别。 基本概念 　　k最邻近算法（k-Nearest Neighbor, KNN），是机器学习分类算法中最简单的一类。假设一个样本空间被分为几类，然后给定一个待分类的特征数据，通过计算距离该数据的最近 ...

K最邻近密度估计技术是一种分类方法，不是聚类方法。 不是最优方法，实践中比较流行。 通俗但不一定易懂的规则是： 1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离（欧氏或马氏）。 2.选出最小的前K数据个距离，这里用到选择排序法。 3.对比这前K个距离，找出K个数据中包含最多的是那个类的数据 ...

1.基本介绍 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。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)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。KNN算法中，所选 ...