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  • #数据 # 特征 raw_data_x= [[3.393533211,2.331273381], [2.110073483,1.781539638], [1.343808831,3.368360954], [3.582294042,4.679179110], [2.280362439,2.866990263], [7.423436942,4.696522875], ...
    #数据
    # 特征
    raw_data_x= [[3.393533211,2.331273381],
                 [2.110073483,1.781539638],
                 [1.343808831,3.368360954],
                 [3.582294042,4.679179110],
                 [2.280362439,2.866990263],
                 [7.423436942,4.696522875],
                 [5.745051997,3.533989803],
                 [9.172168622,2.511101045],
                 [7.792783481,3.424088941],
                 [7.939820817,0.791637231]
                ]
    # 所属类别
    raw_data_y = [0,0,0,0,0,1,1,1,1,1]
    
    np.array(raw_data_x)#将数据转化成numpy类型
    X_train=np.array(raw_data_x)
    y_train=np.array(raw_data_y)
    plt.scatter(X_train[y_train==0, 0],X_train[y_train==0, 1], color ='r')
    plt.scatter(X_train[y_train==1, 0],X_train[y_train==1, 1], color ='g')
    plt.show()
    from math import sqrt
    

    封装一下上面的代码

    from collections import Counter
    from math import sqrt
    import numpy as np
    
    class KNNClassifier():
    
        """封装自己KNN算法"""
        def __init__(self, k):
            assert k >= 1, "k 值必须大于1"
            self.k = k
            self._X_train = None # 类似private
            self._y_train = None
        def fit(self, X_train, y_train):
            self._X_train = X_train
            self._y_train = y_train
            return self
        def predict(self, X_predict):
            return np.array([self._predict(x) for x in X_predict])
        # _predict私有方法
        def _predict(self, x_single):
            distances = [sqrt(np.sum((x_train - x_single) ** 2)) for x_train in self._X_train]
            nearst = np.argsort(distances)
            topK_y = [self._y_train[i] for i in nearst[:self.k]]
            votes = Counter(topK_y)
            predict_y = votes.most_common(1)[0][0]
            return predict_y
        def __repr__(self):
            return "KNNClassifier()"
    

    调用试试: 

     

    还是用库吧嘿嘿嘿

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  • 分类(Classification)指的是从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术建立分类模型,从而对...基本的分类方法—KNN最邻近分类算法,简称KNN,是最简单的机器学习算法之一。 核心逻...

    分类(Classification)指的是从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术建立分类模型,从而对没有分类的数据进行分类的分析方法。

    分类问题的应用场景:用于将事物打上一个标签,通常结果为离散值。例如判断一副图片上的动物是一只猫还是一只狗,分类通常是建立在回归之上。

    基本的分类方法—KNN最邻近分类算法,简称KNN,最简单的机器学习算法之一。

    核心逻辑:在距离空间里,如果一个样本的最接近的K个邻居里,绝大多数属于某个类别,则该样本也属于这个类别。

     

     

    给定电影分类样例,预测某一电影的分类。

    from sklearn import neighbors  #导入模块
    import warnings
    warnings.filterwarnings('ignore') #不发出警告
    
    df = pd.DataFrame({'name':['北京遇上西雅图','喜欢你','疯狂动物城','战狼2','力王','敢死队'],
                      'fight':[3,2,1,101,99,98],
                      'kiss':[104,100,81,10,5,2],
                      'type':['love','love','love','action','action','action']})
    love = df[df['type']] == 'love']
    action = df[df['type']== 'action']
    plt.scatter(love['fight'],love['kiss'],color = 'red',label = 'love')  # 类型为爱情的电影做红色散点图
    plt.scatter(action['fight'],action['kiss'],color = 'green',label='action')  # 类型为动作片的电影做绿色散点图
    plt.legend()
    
    knn = neighbors.KNeighborsClassifier()  # 创建KNN最邻近分类模型
    knn.fit(df[['fight','kiss']],df['type'])  # 给模型导入数据
    
    k = knn.predict([[18, 90]])  # 预测数据,参数需要是二维的
    print('预测电影类型为%s'%k,type(k))  # 预测电影类型为['love'],<class 'numpy.ndarray'>
    plt.scatter(18,90,color = 'blue',marker='x',label=k) 
    plt.text(18,90,'《你的名字》',color='blue') 

     

    另外随机生成一组数据,用上面的knn分类模型进行分类

    df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(100,2)*80,columns=['fight','kiss'])
    df2['predictType'] = knn.predict(df2)
    
    plt.scatter(love['fight'],love['kiss'],color = 'red',label = 'love')  
    plt.scatter(action['fight'],action['kiss'],color = 'green',label='action')
    plt.legend()
    
    plt.scatter(df2[df2['predictType']=='love']['fight'],df2[df2['predictType']=='love']['kiss'],color = 'red',label = 'love',marker='x')  
    plt.scatter(df2[df2['predictType']=='action']['fight'],df2[df2['predictType']=='action']['kiss'],color = 'green',label='action',marker='x')
    
    df2.head()

         

     

    案例2:植物分类

    from sklearn import datasets
    iris = datasets.load_iris()
    print(iris.data[:5])  #类型为<class 'sklearn.utils.Bunch'>,数据部分为一个二维数组
    print(iris.feature_names)
    print(iris.target_names) 
    # print(iris.target) #表示每一个数据所属的分类,分类用数字表示,结果为数组
    
    # [[5.1 3.5 1.4 0.2]
    #  [4.9 3.  1.4 0.2]
    #  [4.7 3.2 1.3 0.2]
    #  [4.6 3.1 1.5 0.2]
    #  [5.  3.6 1.4 0.2]]
    #['sepal length (cm)','sepal width (cm)','petal length (cm)','petal width (cm)'],表示分类特征:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度
    #['setosa' 'versicolor' 'virginica'],表示分类名称

     

    构建DataFrame方便查看数据,并使用数字分类和名称分类分别构建模型

    data = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names)  #构建DataFrame方便查看
    data['target'] = iris.target
    print(data.head())
    print('----------------------------')
    
    d = pd.DataFrame({'target':[0, 1, 2],'target_names':iris.target_names})
    print(d.head())
    print('----------------------------')
    
    data = pd.merge(data,d,on='target')  #最终形成的DataFrame包含四个分类特征、分类数值、分裂名称
    print(data.head())
    print('----------------------------')
    
    knn1 = neighbors.KNeighborsClassifier()  
    knn1.fit(iris.data,iris.target)  #使用分类数值构建模型
    t1 = knn1.predict([[0.1,0.2,0.3,0.4]])
    print('所在分类(数字表示)为',t1)
    
    knn2 = neighbors.KNeighborsClassifier()
    knn2.fit(iris.data,data['target_names']) #使用分类名称构建模型
    t2 = knn2.predict([[0.1,0.2,0.3,0.4]])
    print('所在分类(名称表示)为',t2)  
    # 上述输出结果
    #
    sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm) target # 0 5.1 3.5 1.4 0.2 0 # 1 4.9 3.0 1.4 0.2 0 # 2 4.7 3.2 1.3 0.2 0 # 3 4.6 3.1 1.5 0.2 0 # 4 5.0 3.6 1.4 0.2 0 # ---------------------------- # target target_names # 0 0 setosa # 1 1 versicolor # 2 2 virginica # ---------------------------- # sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm) target target_names # 0 5.1 3.5 1.4 0.2 0 setosa # 1 4.9 3.0 1.4 0.2 0 setosa # 2 4.7 3.2 1.3 0.2 0 setosa # 3 4.6 3.1 1.5 0.2 0 setosa # 4 5.0 3.6 1.4 0.2 0 setosa # ---------------------------- # 所在分类(数字表示)为 [0] # 所在分类(名称表示)为 ['setosa']

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/Forever77/p/11385689.html

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  • K-Nearest Neighbor algorithm K最邻近结点算法Introduction定义 在模式识别领域中,最近邻居法(k-Nearest Neighbors algorithm,KNN算法,又译K-近邻算法)是一种用于分类和回归的非参数统计方法。

    介绍

    定义

      在模式识别领域中,最近邻居法(k-Nearest Neighbors algorithm,KNN算法,又译K-近邻算法)是一种用于分类和回归的非参数统计方法。

    • k-NN分类
      输入:包含特征空间中的 k 个最接近的训练样本。
      输出:一个分类族群。

    • k-NN回归
      输入:包含特征空间中的 k 个最接近的训练样本。
      输出:该对象的属性值。该值是其 k 个最近邻居的值的平均值。

    起源

      TODO

    优点

    1. 简单,易于理解,易于实现,无需估计参数,无需训练;
    2. 适合对稀有事件进行分类;
    3. 特别适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签)。

    缺点

    1. 主要的不足:当样本不平衡时,如一个类的样本容量很大,而其他类样本容量很小时,有可能导致当输入一个新样本时,该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。 该算法只计算“最近的”邻居样本,某一类的样本数量很大,那么或者这类样本并不接近目标样本,或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样,数量并不能影响运行结果。
    2. 计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离,才能求得它的K个最近邻点。
    3. 可理解性差,无法给出像决策树那样的规则。

    应用领域

      文本分类,聚类分析,数据挖掘,机器学习,预测分析,减少维度,模式识别,图像处理

    相关

      然而k最近邻居法因为计算量相当的大,所以相当的耗时,Ko与Seo提出一算法TCFP(text categorization using feature projection),尝试利用特征投影法来降低与分类无关的特征对于系统的影响,并借此提升系统效能,其实实验结果显示其分类效果与k最近邻居法相近,但其运算所需时间仅需k最近邻居法运算时间的五十分之一。
      除了针对文件分类的效率,尚有研究针对如何促进k最近邻居法在文件分类方面的效果,如Han等人于2002年尝试利用贪心法,针对文件分类实做可调整权重的k最近邻居法WAkNN(weighted adjusted k nearest neighbor),以促进分类效果;而Li等人于2004年提出由于不同分类的文件本身有数量上有差异,因此也应该依照训练集合中各种分类的文件数量,选取不同数目的最近邻居,来参与分类。

    解法

    • 思路
      如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合。

    • 步骤

      1. 准备数据,对数据进行预处理
      2. 选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组
      3. 设定参数,如k
        4.维护一个大小为k的的按距离由大到小的优先级队列,用于存储最近邻训练元组。随机从训练元组中选取k个元组作为初始的最近邻元组,分别计算测试元组到这k个元组的距离,将训练元组标号和距离存入优先级队列
      4. 遍历训练元组集,计算当前训练元组与测试元组的距离,将所得距离L 与优先级队列中的最大距离Lmax
      5. 进行比较。若L>=Lmax,则舍弃该元组,遍历下一个元组。若L < Lmax,删除优先级队列中最大距离的元组,将当前训练元组存入优先级队列。
      6. 遍历完毕,计算优先级队列中k 个元组的多数类,并将其作为测试元组的类别。
      7. 测试元组集测试完毕后计算误差率,继续设定不同的k值重新进行训练,最后取误差率最小的k 值。

    实现

    Python

    • Scikit-Learn
      http://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html

      KNN分类器使用sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier,参数设置参考 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html

      • knn_classification_example.py
        python
        X = [[0, 100], [1, 99], [99, 1], [100, 0]]
        y = [0, 0, 1, 1]
        from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
        classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
        classifier.fit(X, y)
        print(classifier.predict([[10, 90], [90, 10]]))
        print(classifier.predict_proba([[10, 90], [90, 10]]))
        print(classifier.kneighbors([[10, 90], [90, 10]], return_distance=False))

        • output
          text
          >>> print(classifier.predict([[10, 90], [90, 10]]))
          [0 1]
          >>> print(classifier.predict_proba([[10, 90], [90, 10]]))
          [[ 0.66666667 0.33333333]
          [ 0.33333333 0.66666667]]
          >>> print(classifier.kneighbors([[10, 90], [90, 10]], return_distance=False))
          [[1 0 2]
          [2 3 1]]

      KNN回归器使用sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor,参数设置参考 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor.html

      • knn_regression_example.py
        python
        X = [[0], [1], [2], [3]]
        y = [0, 0, 1, 1]
        from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
        regressor = KNeighborsRegressor(n_neighbors=2)
        regressor.fit(X, y)
        print(regressor.predict([[1.5]]))

        • output
          text
          [ 0.5]

    应用

      TODO

    参考

    1. https://zh.wikipedia.org/wiki/最近鄰居法
    2. http://baike.baidu.com/view/1485833.htm
    3. http://blog.sina.com.cn/s/blog_7fc305440101d0vr.html
    展开全文
  • K最邻近算法笔记

    2021-02-03 22:47:37
    K最邻近算法既可以用在分类中,也可以用在回归中。在分类的方法,比如说在x-y的坐标轴上又两个成堆的数据集,也就是有两类,如果这个时候有个点在图上,它是属于谁? 原则就是哪一类离它比较近的数据集的点最多,它...

    K最邻近算法笔记

    K最邻近算法既可以用在分类中,也可以用在回归中。在分类的方法,比如说在x-y的坐标轴上又两个成堆的数据集,也就是有两类,如果这个时候有个点在图上,它是属于谁?
    原则就是哪一类离它比较近的数据集的点最多,它就是属于谁的。

    接下里通过一些简单的例子进行说明。
    我们这里要用到的模块叫做scikit_learn,这里面有一些数据可以提供给我进行模拟的,当然也可以使用自己的数据也没问题。

    from sklearn.datasets import make_blobs#用于导入模块给好的数据
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier#KNN分类器
    import matplotlib.pyplot as plt #画图工具
    from sklearn.model_selection import train_test_split#数据集拆分工具
    import numpy as np#数据分析工具
    #生成两类两百个点
    data=make_blobs(n_samples=200,centers=2,random_state=8)
    #数据可视化
    X,y =data 
    #画出数据点图
    plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.spring,edgecolor='k')
    plt.show()
    

    可以在图上绘制出两类的点,如果这个时候放一个点进去,数据这么多肯定没办法一个个计算,我们就可以利用机器学习建立一个模型来判断,这些已知的数据是我们建立模型的基础。我们可不可以直接建立了一个范围,一个点如果在一个范围的内的就是这个属于这个类的
    在这里插入图片描述

    这里就是K最邻近算法建立的“领域范围”了

    from sklearn.datasets import make_blobs
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    import matplotlib.pyplot as plt 
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    import numpy as np
    data=make_blobs(n_samples=200,centers=2,random_state=8)
    X,y =data 
    plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.spring,edgecolor='k')
    
    
    clf=KNeighborsClassifier()
    clf.fit(X,y)
    #下面是画图
    x_min,x_max=X[:, 0].min()-1,X[:, 0].max()+1
    y_min,y_max=X[:, 1].min()-1,X[:, 1].max()+1
    xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max, .02),np.arange(y_min,y_max,.02))
    z=clf.predict (np.c_[xx.ravel (),yy.ravel ()])
    z=z.reshape(xx.shape)
    plt.pcolormesh(xx,yy,z)
    plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.spring,edgecolor='k')
    plt.xlim(xx.min(),xx.max())
    plt.ylim(yy.min(),yy.max())
    plt.title("Classifier:KNN")
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    我们输入一点(8.75,4.23)并把它标记为星形,看下可以判定与否

    from sklearn.datasets import make_blobs
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    import matplotlib.pyplot as plt 
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    import numpy as np
    data=make_blobs(n_samples=200,centers=2,random_state=8)
    X,y =data 
    plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.spring,edgecolor='k')
    
    
    clf=KNeighborsClassifier()
    clf.fit(X,y)
    x_min,x_max=X[:, 0].min()-1,X[:, 0].max()+1
    y_min,y_max=X[:, 1].min()-1,X[:, 1].max()+1
    xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max, .02),np.arange(y_min,y_max,.02))
    z=clf.predict (np.c_[xx.ravel (),yy.ravel ()])
    z=z.reshape(xx.shape)
    plt.pcolormesh(xx,yy,z)
    plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.spring,edgecolor='k')
    plt.xlim(xx.min(),xx.max())
    plt.ylim(yy.min(),yy.max())
    plt.title("Classifier:KNN")
    plt.scatter(8.75,4.23,marker='*',c='red',s=200)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    这个时候,我们建立的模型的确得到了准确的表达

    那我们再试试一个临界值6.75,4.82

    print('\n\n\n')
    print('output')
    print('===============')
    print('new data',clf.predict([[6.75,4.82]]))
    print('===============')
    print('\n\n\n')
    
    output
    ===============
    new data [1]
    ===============
    

    分类实在第一类,的确没问题

    那我们再来试试多元情况

    还是上面一样的代码,我们这个来试试500个数据点并把他们分成五类。

    from sklearn.datasets import make_blobs
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    import matplotlib.pyplot as plt 
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    import numpy as np
    data2=make_blobs(n_samples=500,centers=5,random_state=8)
    X2,y2 =data2 
    plt.scatter(X2[:,0],X2[:,1],c=y2,cmap=plt.cm.spring,edgecolor='k')
    

    生成了下面这个图片
    ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210204121552148.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NzU2NzQwMQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70在这里插入图片描述

    我们在使用和上面一样的算法

    from sklearn.datasets import make_blobs
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    import matplotlib.pyplot as plt 
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    import numpy as np
    data2=make_blobs(n_samples=500,centers=5,random_state=8)
    X2,y2 =data2 
    plt.scatter(X2[:,0],X2[:,1],c=y2,cmap=plt.cm.spring,edgecolor='k')
    
    
    clf=KNeighborsClassifier()
    clf.fit(X2,y2)
    x_min,x_max=X2[:, 0].min()-1,X2[:, 0].max()+1
    y_min,y_max=X2[:, 1].min()-1,X2[:, 1].max()+1
    xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max, .02),np.arange(y_min,y_max,.02))
    z=clf.predict (np.c_[xx.ravel (),yy.ravel ()])
    z=z.reshape(xx.shape)
    plt.pcolormesh(xx,yy,z)
    plt.scatter(X2[:,0],X2[:,1],c=y2,cmap=plt.cm.spring,edgecolor='k')
    plt.xlim(xx.min(),xx.max())
    plt.ylim(yy.min(),yy.max())
    plt.title("Classifier:KNN")
    plt.show()
    

    可见也成功画出了‘范围’
    在这里插入图片描述

    那我们的模拟的准确度有多高呢?用下面这个函数可以计算出来。

    print('\n\n\n')
    print('output')
    print('===============')
    print('corrct rate{:.2f}'.format(clf.score(X2,y2)))
    print('===============')
    print('\n\n\n')
    
    print('\n\n\n')
    print('output')
    print('===============')
    print('corrct rate{:.2f}'.format(clf.score(X2,y2)))
    print('===============')
    print('\n\n\n')
    
    
    output
    ===============
    corrct rate0.96
    ===============
    

    满分1分,这里我们拟合的模型有0.96分,拟合的程度还是相当好的

    接下里我们在来看下回归分析的应用

    这里我们用make_regression 来生成一个建立模型的数据集

    from sklearn.datasets import make_regression#用于生成数据
    import matplotlib.pyplot as plt#画图
    #一个特征,噪音50
    X,y=make_regression(n_features=1,n_informative=1,noise=50,random_state=8)
    plt.scatter(X,y,c='orange',edgecolor='k')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    我们使用算法开始建立模型

    from sklearn.datasets import make_regression
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
    #导入KNN回归分析模型
    X,y=make_regression(n_features=1,n_informative=1,noise=50,random_state=8)
    plt.scatter(X,y,c='orange',edgecolor='k')
    reg=KNeighborsRegressor()
    #拟合数据
    reg.fit(X,y)
    z=np.linspace(-3,3,200).reshape(-1,1)
    plt.scatter(X,y,c='orange',edgecolor='k')
    plt.plot(z,reg.predict(z),c='k',linewidth=3)
    plt.title('kNN Regressor')
    plt.show()
    

    可以拟合出一条折线
    在这里插入图片描述

    我们来对这个模型进行下测试,看看这个模型好不好使,结果打分是0.77,还是不错的

    print('\n\n\n')
    print('output')
    print('===============')
    print('model score{:.2f}'.format(reg.score(X,y)))
    print('===============')
    print('\n\n\n')
    
    
    
    output
    ===============
    model score0.77
    ===============
    

    参考文献
    深入浅出python机器学习–段小手著

    展开全文
  • 1.6. 最邻近算法

    千次阅读 2017-08-07 18:18:55
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  • 1.分类分析 分类(Classification)指的是从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类...本文主要讲基本的分类方法 ----- KNN最邻近分类算法...
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  • 通过本篇,学习特征抽取、回归,了解K最邻近算法(k-nearest neighbours,KNN)的应用场景及局限性。 一 水果识别例子 比如有两种水果,柚子跟橙子。通常我们认为柚子比橙子更大,更红。 如果判断这个水果是...
  • 监督的基于最邻近的机器学习算法是值:对带标签的数据的分类和对连续数据的预测(回归)。无监督的最近算法是许多其他学习方法的基础,尤其是流形学习(manifold learning)和频谱聚类(spectral clustering)。 最近邻...
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  • K邻近算法

    2019-11-16 18:13:22
    KNN原理 K-近邻法简介 k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本...输入没有标签的新数据后,将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本相似...
  • 最邻近规则分类,KNN分类算法KNN 简介KNN算法描述K 值选取距离判断样本决策 KNN 简介 最邻近算法,K-Nearest Neighbor(KNN)。是一种非常简单有效的分类算法。 KNN 是一种懒惰学习算法,什么是懒惰学习算法呢?懒惰...
  • (算法)K-NN邻近算法

    2020-11-03 18:34:26
    k近邻算法是一种基本分类和回归方法。KNN算法非常简单且非常有效。KNN的模型表示是整个训练数据集。 该算法的思想是:一个样本与数据集中的k个样本相似,如果这k个样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于...
  • 1.KNN是一种基本分类与回归方法、K近邻法的输入为实例的特征向量,对应于特征空间的点;输出为实例的类别,可以取多类,K近邻法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定。分类时根据其K个最近邻的训练实例的类别...
  • 机器学习邻近算法(KNN) 临近算法 临近算法(KNN)是数据挖掘分类技术中简单的方法之一。所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它接近的K个邻居来代表,KNN方法既可以做分类,也可以做...
  • k邻近算法(KNN)实例

    2020-07-22 22:42:06
    原理:K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例,这K个实例的 多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。 如上图所示,有两类不同的样本数据,分别用...
  • K邻近算法(K-NN)

    2020-12-02 16:23:39
    k邻近算犯法简单、直观描述:给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例,这k个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分为这个类。 算法描述: 输入:训练数据集 T={(x1,y1),...
  • KNN(K-Nearest Neighbor)算法是机器学习算法基础,简单的算法之一。它既能用于分类,也能用于回归。KNN通过测量不同特征值的距离来进行分类。 k近邻算法简单,直观:对于一个需要预测的输入向量x,我们只需要...
  • 课程3.3 KNN最邻近分类

    2019-02-05 21:36:47
    什么是分类分析? 分类指的是从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于...最邻近分类算法,简称KNN,最简单的机器学习算法之一 核心逻辑: 在距离空间里,如果一...
  • K-近邻算法,即是给定一个训练数据集,输入一个新的实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例,这K个实例主要是哪一类别,那么就把该实例分类到这个类中。引用维基百科上的一幅图: 蓝色方块与红色三角形为...
  • K近邻(k-Nearest Neighbor,简称 kNN)学习是一种常用的监督学习方法,是一种基本分类与回归方法,其工作机制非常简单:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其靠近的k个训练样本,然后基于这k个”邻居”...
  •  作用:用来基本分类和实现回归  内容:给定一个训练数据集,对新的输入实例,在整个训练数据集中找到与该输入实例最近的k个实例,这k个实例的多数属于哪个类,就把该输入实例分为这个类。  三要素:1.距离...
  • K-近邻算法分类与回归

    千次阅读 2019-05-02 11:40:05
    KNN一种可以用于分类和回归任务的算法,KNN隐藏着强大的功能和高可用性,该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。...
  • 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 距离公式:欧式距离 KNN算法流程 1、计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离 2、按...
  • KNN算法(最邻近算法) SVM 聚类算法 Apriori算法(频繁项挖掘算法) EM(最大期望算法) 分类回归算法 我的微信公众号:架构真经(id:gentoo666),分享Java干货,高并发编程,热门技术教程,微服务及分布式...
  • 基于最邻近算法的分类,本质上是对离散的数据标签进行预测,实际上,最邻近算法也可以用于对连续...scikit-learn实现了两个不同的最邻近回归模型: KNeighborsRegressor:根据每个查询点的最邻近的k个数据点的均值...

空空如也

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最邻近回归算法