机器学习经典聚类算法 —— k-均值算法（附python实现代码及数据集）
目录 工作原理 python实现 算法实战 对mnist数据集进行聚类 小结 附录 工作原理 聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。类似于全自动分类（自动的意思是连类别都是自动构建的）。K-均值算法可以发现 ...
原文：机器学习经典分类算法 —— k-近邻算法（附python实现代码及数据集）
目录 工作原理 python实现 算法实战 约会对象好感度预测 故事背景 准备数据：从文本文件中解析数据 分析数据：使用Matplotlib创建散点图 准备数据：归一化数值 测试算法：作为完整程序验证分类器 使用算法：构建完整可用的系统 手写识别系统 准备数据：将图像转换为测试向量 测试算法：使用k 近邻算法识别手写数字 小结 附录 工作原理 存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中 ...
2019-07-29 16:35 0 2760 推荐指数：
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机器学习之K-近邻算法
机器学习可分为监督学习和无监督学习。有监督学习就是有具体的分类信息，比如用来判定输入的是输入[a,b,c]中的一类；无监督学习就是不清楚最后的分类情况，也不会给目标值。 K-近邻算法属于一种监督学习分类算法，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 ...
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K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。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 ...
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