KNN（K近鄰法）算法原理
一、K近鄰概述 k近鄰法（k-nearest neighbor, kNN）是一種基本分類與回歸方法（有監督學習的一種），KNN(k-nearest neighbor algorithm)算法的核心思想是如果一個樣本在特征空間中的k（k一般不超過20）個最相鄰的樣本中的大多數屬於某一個類別 ...
原文：KNN的改進算法、剪輯近鄰法與壓縮近鄰法的MATLAB實現
KNN K Nearest Neighbor 分類算法是模式識別領域的一個簡單分類方法。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k個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。 首先，knn算法比較適合只有兩類樣本的簡單分類問題，這樣當n為奇數時就可以少數服從多數達到 ...
2020-11-27 19:15 0 1076 推薦指數：
相關推薦
機器學習|算法模型——K近鄰法(KNN)
1、基本概念 K近鄰法(K-nearest neighbors,KNN)既可以分類，也可以回歸。 KNN做回歸和分類的區別在於最后預測時的決策方式。 KNN做分類時，一般用多數表決法 KNN做回歸時，一般用平均法。 基本概念如下：對待測實例，在訓練 ...
K近鄰法(KNN)原理小結
K近鄰法(k-nearest neighbors,KNN)是一種很基本的機器學習方法了，在我們平常的生活中也會不自主的應用。比如，我們判斷一個人的人品，只需要觀察他來往最密切的幾個人的人品好壞就可以得出了。這里就運用了KNN的思想。KNN方法既可以做分類，也可以做回歸，這點和決策樹算法 ...
K近鄰法(KNN)原理小結
K近鄰法(k-nearst neighbors,KNN)是一種很基本的機器學習方法了，在我們平常的生活中也會不自主的應用。比如，我們判斷一個人的人品，只需要觀察他來往最密切的幾個人的人品好壞就可以得出了。這里就運用了KNN的思想。KNN方法既可以做分類，也可以做回歸，這點和決策樹算法 ...
KNN算法(K近鄰算法)實現與剖析
KNN（K-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 ...
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 ...
KNN（最近鄰算法）
KNN是最簡單的機器學習算法之一。 在模式識別中，K-近鄰算法（或近鄰的簡稱）是一種用於分類和回歸的非參數方法。[ 1 ]在這兩種情況下，輸入包含k個最近的訓練樣本在特征空間中。輸出取決於近鄰是用於分類或回歸： l 在kNN分類中，輸出的是一個分類的關系。一個對象是由其鄰居投票進行分類 ...
TensorFlow實現knn（k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 ...