數據挖掘之KNN分類
分類算法有很多，貝葉斯、決策樹、支持向量積、KNN等，神經網絡也可以用於分類。這篇文章主要介紹一下KNN分類算法。 1、介紹 KNN是k nearest neighbor 的簡稱，即k最鄰近，就是找k個最近的實例投票決定新實例的類標。KNN是一種基於實例的學習算法，它不同於貝葉斯 ...
原文：R數據挖掘 第五篇：分類（kNN）
K最近鄰 kNN，k NearestNeighbor 算法是一種監督式的分類方法，但是，它並不存在單獨的訓練過程，在分類方法中屬於惰性學習法，也就是說，當給定一個訓練數據集時，惰性學習法簡單地存儲或稍加處理，並一直等待，直到給定一個檢驗數據集時，才開始構造模型，以便根據已存儲的訓練數據集的相似性對檢驗數據集進行分類。惰性學習法在提供訓練數據集時，只做少量的計算，而在進行分類或數值預測時做更多的計算 ...
2019-01-02 07:36 2 2553 推薦指數：
相關推薦
Python數據挖掘—分類—KNN
概念 監督學習（Supervised Learning） 從給定標注的訓練數據集中學習出一個函數，根據這個函數為新函數進行標注 無監督學習（Unsupervised Learning） 從給定無標注的訓練數據中學習出一個函數，根據這個函數為所有數據標注 分類 ...
數據挖掘之分類算法---knn算法(有matlab例子)
knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一種經典的分類算法.注意,不是聚類算法.所以這種分類算法 必然包括了訓練過程. 然而和一般性的分類算法不同,knn算法是一種懶惰算法.它並非像其他的分類算法先通過訓練建立分類模型.,而 是一種被動的分類過程.它是 ...
第五篇：R語言數據可視化之散點圖
散點圖簡介 散點圖通常是用來表述兩個連續變量之間的關系，圖中的每個點表示目標數據集中的每個樣本。 同時散點圖中常常還會擬合一些直線，以用來表示某些模型。 繪制基本散點圖 本例選用如下測試數據集： 繪制方法是首先調 ...
數據挖掘(二)——Knn算法的java實現
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 ...
數據挖掘之分類算法---knn算法(有matlab樣例)
knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一種經典的分類算法. 注意,不是聚類算法.所以這樣的分類算法必定包含了訓練過程. 然而和一般性的分類算法不同,knn算法是一種懶惰算法.它並不是 像其它的分類算法先通過訓練建立分類模型.,而是一種 ...
R數據挖掘 第四篇：OLS回歸分析
變量之間存在着相關關系，比如，人的身高和體重之間存在着關系，一般來說，人高一些，體重要重一些，身高和體重之間存在的是不確定性的相關關系。回歸分析是研究相關關系的一種數學工具，它能幫助我們從一個變量的取 ...
NHibernate 之數據操作 (第五篇)
數據操作，在這里主要介紹INSERT、UPDATE、DELETE。我們在使用NHibernate的時候，如果只是查詢數據，不需要改變數據庫的值，那么是不需要提交或者回滾到數據庫的。 一、INSERT 通過調用ISession.Save()方法，然后同步同步到數據 ...