K-近邻算法
1. 概念 测量不同特征值之间的距离来进行分类 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用范围：数值型和标称型 工作原理： 存在一个样本数据合计，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系 ...
原文：K-近邻算法-理论原理
一 K 近邻算法原理 如图所示，数据表中有两个属性，两个标签 A,B ，预测最后一行属于哪种标签。 属性一 属性二 标签 . . A . . B . . B . . A . . A . . 通过可视化数据，可以看到A和B分别集中某一领域,观察可见，第六行 . ， . 比较靠近标签A。 K 近邻原理：因为未知标签的属性是已知的，可以通过计算未知标签的属性与已知标签的属性的距离，参数K表示最近邻居的数 ...
2019-06-21 15:57 0 1138 推荐指数：
相关推荐
k-近邻算法
系列文章：《机器学习实战》学习笔记 本章介绍了《机器学习实战》这本书中的第一个机器学习算法：k-近邻算法，它非常有效而且易于掌握。首先，我们将探讨k-近邻算法的基本理论，以及如何使用距离测量的方法分类物品；其次我们将使用Python从文本文件中导入并解析数据；再次，本文讨论了当存在许多数据来源时 ...
K-近邻算法（KNN）
K-近邻算法 K-K个 N-nearest-最近 N-Neighbor 来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法 定义 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。 距离公式 ...
k-近邻算法原理入门-机器学习
//2019.08.01下午机器学习算法1——k近邻算法1、k近邻算法是学习机器学习算法最为经典和简单的算法，它是机器学习算法入门最好的算法之一，可以非常好并且快速地理解机器学习的算法的框架与应用。2、kNN机器学习算法具有以下的特点：(1)思想极度简单(2)应用的数学知识非常少(3)解决相关问题 ...
K-近邻算法（KNN）
keyword 文本分类算法、简单的机器学习算法、基本要素、距离度量、类别判定、k取值、改进策略 摘要 kNN算法是著名的模式识别统计学方法，是最好的文本分类算法之一，在机器学习分类算法中占有相当大的地位 ...
K-近邻算法（KNN）
KNN算法是采用测量不同特征向量之间的距离的方法进行分类。 工作原理：存在一个数据集，数据集中的每个数据都有对应的标签，当输入一个新的没有标签的数据时，KNN算法找到与新数据特征量最相似的分类标签。 KNN算法步骤： （1）选择邻近的数量k和距离度量方法； （2）找到待分类样本的k个最近邻 ...
分类算法之k-近邻算法（KNN）
一、k-近邻算法概述 1、什么是k-近邻算法 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。 2、欧式距离 两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离。比方说计算a(a1,a2,a3)，b(b1,b2,b3)样本 ...
k-近邻算法 python实现
'] return grp,lab def Classify(inX,dataset,lab,k): ...