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 ...
原文：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，给出数据点的另外一个节点，通过分析训练节点来把这些节点分类。没有分来的及诶但我们标记为白色，如下所示： 直观来讲，如果我们把那 ...
2018-06-07 14:15 0 3530 推荐指数：
相关推荐
【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： 1.KNN中的K ...
KNN算法
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 ...
KNN-K最近邻算法+实例应用
KNN-K最近邻算法 什么是KNN算法 KNN算法是寻找最近的K个数据，推测新数据的分类 算法原理 通用步骤 计算距离（常用有欧几里得距离、马氏距离） 升序排序 取前K个 加权平均 K的选取 K太大：会导致分类模糊 K太小：容易受个例影响，波动较大 ...
KNN算法/HNSW算法
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算法与Kd树
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 ...
KNN邻近分类算法
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 ...
K近邻算法-KNN
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 ...