原文:KNN算法之KD樹(K-dimension Tree)實現 K近鄰查詢

KD樹是一種分割k維數據空間的數據結構,主要應用於多維空間關鍵數據的搜索,如范圍搜索和最近鄰搜索。 KD樹使用了分治的思想,對比二叉搜索樹 BST ,KD樹解決的是多維空間內的最近點 K近點 問題。 思想與之前見過的最近點對問題很相似,將所有點分為兩邊,對於可能橫跨划分線的點對再進一步討論 KD樹用來優化KNN算法中的查詢復雜度。 一 建樹 建立KDtree,主要有兩步操作:選擇合適的分割維度,選 ...

2020-10-02 20:20 3 414 推薦指數:

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k近鄰算法以及kd實現

距離 分類決策 選出k個最近的點之后,馬上要進行多數表決 具體實現-kd 當了解了具體思想之 ...

Wed Mar 18 17:57:00 CST 2020 0 1643
K近鄰算法-KNN

何謂K近鄰算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,簡稱KNN算法,單從名字來猜想,可以簡單粗暴的認為是:K個最近的鄰居,當K=1時,算法便成了最近鄰算法,即尋找最近的那個鄰居。為何要找鄰居?打個比方來說,假設你來到一個陌生的村庄,現在你要找到與你有着相似特征的人群融入 ...

Sun Jun 26 01:57:00 CST 2016 0 1701
KNN算法(K近鄰算法)實現與剖析

KNNK-Nearest Neighbors)算法,又稱K近鄰算法,單從字面意思我們就能知道,這個算法肯定是和距離有關的。 KNN算法的核心思想: 在一個特征空間中,如果某個樣本身邊和他最相鄰的K個樣本大多都屬於一個類別,那么這個樣本在很大程度上也屬於這個類別,且該樣本同樣具有這個類別的特性 ...

Fri Mar 27 04:52:00 CST 2020 0 630
TensorFlow實現knnk近鄰算法

首先先介紹一下knn的基本原理: KNN是通過計算不同特征值之間的距離進行分類。 整體的思路是:如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即特征空間中最鄰近)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。 K通常是不大於20的整數。KNN算法中,所選擇的鄰居都是已經正確分類的對象 ...

Sat Jan 06 04:07:00 CST 2018 0 4809
Python 實現 KNNK-近鄰算法

一、概述   KNNK-最近鄰算法是相對比較簡單的機器學習算法之一,它主要用於對事物進行分類。用比較官方的話來說就是:給定一個訓練數據集,對新的輸入實例,在訓練數據集中找到與該實例最鄰近的K個實例, 這K個實例的多數屬於某個類,就把該輸入實例分類到這個類中。為了更好地理解,通過一個簡單 ...

Tue Mar 05 07:41:00 CST 2019 2 6471
一看就懂的K近鄰算法(KNN),K-D,並實現手寫數字識別!

1. 什么是KNN 1.1 KNN的通俗解釋 何謂K近鄰算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,簡稱KNN算法,單從名字來猜想,可以簡單粗暴的認為是:K個最近的鄰居,當K=1時,算法便成了最近鄰算法,即尋找最近的那個鄰居。 用官方的話來說,所謂K近鄰算法,即是給定 ...

Fri Aug 02 18:28:00 CST 2019 0 2086
k近鄰法的C++實現kd

1.k近鄰算法的思想 給定一個訓練集,對於新的輸入實例,在訓練集中找到與該實例最近的k個實例,這k個實例中的多數屬於某個類,就把該輸入實例分為這個類。 因為要找到最近的k個實例,所以計算輸入實例與訓練集中實例之間的距離是關鍵! k近鄰算法最簡單的方法是線性掃描,這時要計算輸入實例與每一個訓練 ...

Mon Jan 05 10:16:00 CST 2015 4 10989
K-近鄰算法KNN

K-近鄰算法 K-K個 N-nearest-最近 N-Neighbor 來源:KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一種分類算法 定義 如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即特征空間中最鄰近)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。 距離公式 ...

Wed Nov 13 19:42:00 CST 2019 0 279
 
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