KNN算法 一、KNN算法概述 KNN是Machine Learning領域一個簡單又實用的算法，與之前討論過的算法主要存在兩點不同： 它是一種非參方法。即不必像線性回歸、邏輯回歸等算法一樣有固定格式的模型，也不需要去擬合參數。 它既可用於分類，又可 ...

這兩種算法之間的根本區別是，Kmeans本質上是無監督學習而KNN是監督學習。Kmeans是聚類算法，KNN是分類（或回歸）算法。 Kmeans算法把一個數據集分割成簇，使得形成的簇是同構的，每個簇里的點相互靠近。該算法試圖維持這些簇之間有足夠的可分離性。由於無監督的性質，這些簇沒有任何標簽 ...

1 圖像分類問題 1.1 什么是圖像分類 所謂圖像分類問題，就是已有固定的分類標簽集合，然后對於輸入的圖像，從分類標簽集合中找出一個分類標簽，最后把分類標簽分配給該輸入圖像。雖然看起來挺簡單的，但 ...

　　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 ...

最近鄰法和k-近鄰法 　　下面圖片中只有三種豆，有三個豆是未知的種類，如何判定他們的種類？ 　　提供一種思路，即：未知的豆離哪種豆最近就認為未知豆和該豆是同一種類。由此，我們引出最近 ...

參考（http://blog.sina.com.cn/s/blog_8bdd25f80101d93o.html），最后幾行修改為 %k近鄰，取k=7，交叉驗證法如何確定k的值？？？？ %選取7個最小 ...

　　關於KNN，有幸看到這篇文章，寫的很好，這里就不在贅述。直接貼上代碼了，有小的改動。（原來是python2版本的，這里改為python3的，主要就是print） 　　環境：win7 32bit + spyder + anaconda3.5 　　一、初階 # -*- coding ...

K鄰近（k-Nearest Neighbor，KNN）分類算法是最簡單的機器學習算法了。它采用測量不同特征值之間的距離方法進行分類。它的思想很簡單：計算一個點A與其他所有點之間的距離，取出與該點最近的k個點，然后統計這k個點里面所屬分類比例最大的，則點A屬於該分類。 下面用一個例子來說明一下 ...