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 ...

这两种算法之间的根本区别是，Kmeans本质上是无监督学习而KNN是监督学习。Kmeans是聚类算法，KNN是分类（或回归）算法。 Kmeans算法把一个数据集分割成簇，使得形成的簇是同构的，每个簇里的点相互靠近。该算法试图维持这些簇之间有足够的可分离性。由于无监督的性质，这些簇没有任何标签 ...

1 图像分类问题 1.1 什么是图像分类 所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。虽然看起来挺简单的，但 ...

　　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 ...

参考（http://blog.sina.com.cn/s/blog_8bdd25f80101d93o.html），最后几行修改为 %k近邻，取k=7，交叉验证法如何确定k的值？？？？ %选取7个最小 ...

　　关于KNN，有幸看到这篇文章，写的很好，这里就不在赘述。直接贴上代码了，有小的改动。（原来是python2版本的，这里改为python3的，主要就是print） 　　环境：win7 32bit + spyder + anaconda3.5 　　一、初阶 # -*- coding ...

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 ...