【十大經典數據挖掘算法】系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 引言 頂級數據挖掘會議ICDM於2006年12月評選出了數據挖掘領域 ...
KNN算法基本的思路是比較好理解的,今天根據它的特點寫了一個實例,我會把所有的數據和代碼都寫在下面供大家參考,不足之處,請指正。謝謝 update:工程代碼全部在本頁面中,測試數據已丟失,建議去UCI Dataset中找一個自行測試一下。 幾點說明: .KNN中的K .在計算權重時,采用的是減去函數 , . , . , . , . ,當然你也可以采用反函數或高斯函數 . 作為測試集 decisio ...
2014-08-16 20:42 6 9534 推薦指數:
【十大經典數據挖掘算法】系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 引言 頂級數據挖掘會議ICDM於2006年12月評選出了數據挖掘領域 ...
KNN算法是機器學習領域中一個最基本的經典算法。它屬於無監督學習領域的算法並且在模式識別,數據挖掘和特征提取領域有着廣泛的應用。 給定一些預處理數據,通過一個屬性把這些分類坐標分成不同的組。這就是KNN的思路。 下面,舉個例子來說明一下。圖中的數據點包含兩個特征: 現在 ...
二、Python實現 對於機器學習而已,Python需要額外安裝三件寶,分別是Numpy,scipy和Matplotlib。前兩者用於數值計算,后者用於畫圖。安裝很簡單,直接到各自的官網下載回來安裝即可。安裝程序會自動搜索我們的python版本和目錄,然后安裝到python支持 ...
KNN要用到歐氏距離 KNN下面的缺點很容易使分類出錯(比如下面黑色的點) 下面是KNN算法的三個例子demo, 第一個例子是根據算法原理實現 這三個代碼第一個,第二個是根據底層原理實現knn算法 ...
1、KNN算法概述 kNN算法的核心思想是如果一個樣本在特征空間中的k個最相鄰的樣本中的大多數屬於某一個類別,則該樣本也屬於這個類別,並具有這個類別上樣本的特性。該方法在確定分類決策上只依據最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。 2、KNN算法介紹 最簡單最初 ...
鄰近算法 或者說K最近鄰(kNN,k-NearestNeighbor)分類算法是數據挖掘分類技術中最簡單的方法之一。所謂K最近鄰,就是k個最近的鄰居的意思,說的是每個樣本都可以用它最接近的k個鄰居來代表。 關於K最近鄰算法,非常好的一篇文章:KNN算法理解; 另外一篇文章也值得參考:KNN ...
1、K-近鄰算法(Knn) 其原理為在一個樣本空間中,有一些已知分類的樣本,當出現一個未知分類的樣本,則根據距離這個未知樣本最近的k個樣本來決定。 舉例:愛情電影和動作電影,它們中都存在吻戲和動作,出現一個未知分類的電影,將根據以吻戲數量和動作數量建立的坐標系中距離未知分類所在點的最近的k ...
一 k近鄰算法原理 k近鄰算法是一種基本分類和回歸方法. 如上圖所示,有兩類不同的樣本數據,分別用藍色的小正方形和紅色的小三角形表示,而圖正中間的那個綠色的圓所標示的數據則是待分類的數據。這也就是我們的目的,來了一個新的數據點,我要得到它的類別是什么?好的,下面 ...