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  • KNN: K-近邻算法 一.算法解释 数据集的样本空间中,总有k个最相似的样本。 其中大多数属于与一个类比时,则该样本属于该类比 案例: 客户流失预测,欺诈侦测 1.计算步骤 1.算距离: 给定测试对象,计算其到训练集中...

    KNN: K-近邻算法

    一.算法解释

    • 数据集的样本空间中,总有k个最相似的样本。
    • 其中大多数属于与一个类比时,则该样本属于该类比

    案例: 客户流失预测,欺诈侦测

    1.计算步骤

    1.算距离: 给定测试对象,计算其到训练集中所有样本的距离
    2.排序: 按距离进行排序
    3.选k点: 选取当前距离最小的k个点
    4.算频率: 计算k个点的频率
    5.做分类: 根据频率最高的k点进行当前样本进行的分类

    2.算法特性

    • 模型简单,计算开销大,可解释性差
    • 对测试样本进行分类时才去找K个邻近
    • 适用于稀有问题分类(占比级底的问题)
    • 适用于多分类问题

    二.算法步骤

    1.算距离

    计算衡量包括:欧氏距离,余弦夹角

    2.找邻居


    通过k值选取近邻
    决定:近邻的正负

    3.分类

    • 投票
    • 加权投票(权重=距离平方的倒数)

    三.参数认知

    参数名 意义 接收 默认
    n_neighbors 近邻数 int 5
    weights 预测中使用的权重函数 “uniform”: 统一权重。 每个邻域中的所有点均被加权。
    “distance”: 权重点与其距离的倒数。 在这种情况下,查询点的近邻比远处的近邻具有更大的影响力。
    [callable]: 用户定义的函数,该函数接受距离数组,并返回包含权重的相同形状的数组。
    “uniform”
    algorithm 用于计算最近临近点的算法: “ ball_tree”: 将使用BallTree
    “kd_tree”: 将使用KDTree
    brute”: 将使用暴力搜索。
    “auto”: 将尝试根据传递给fit方法的值来决定最合适的算法。
    ’auto’
    leaf_size 叶大小的传递 int 30
    p Minkowski指标的功率参数 int 2
    metric 树使用的距离度量 str ’minkowski’
    metric_params 度量功能的其他关键字参数。 dict None
    n_jobs 为临近点搜索运行的并行作业数 Int None
    展开全文
  • 最近邻分类算法.ppt

    2019-12-16 08:54:34
    K最近邻分类(KNN) 数据挖掘算法 K最近邻分类KNN 该方法的思路是如果一个样本在特征空间中的k个最相近(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即近朱者赤近墨者黑由你的邻居来推断...
  • 提出了基于遗传进化的最近邻聚类算法, 该算法结合了遗传算法(GA )与最近邻聚类算法 (NN )。 对要进行分类的样本和特征量进行优化选取, 去除位于类交界的模糊样本, 并对样本分类有效的 特征量进行放大, 对...
  • 本文介绍了k最近邻分类算法的原理,思路,以及简要的介绍了各种距离的公式,最后利用该算法对鸢尾花数据进行分类预测。

    K最近邻分类

    K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是最简单的机器学习算法之一。算法本身简单有效,它是一种 lazy-learning 算法,分类器不需要使用训练集进行训练,训练时间复杂度为0。 分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比,也就是说,如果训练集中文档总数为 n,那么算法 的分类时间复杂度为O(n)。

    原理

    K 近邻算法使用的模型实际上对应于对特征空间的划分。

    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。这里的“相似”如果度量?我们使用特征空间中两个点之间“距离”来作为他们的相似度,即两个点“距离”越近则认为他们越相似。

    三个基本要素

    K 值的选择,距离度量和分类决策规则是该算法的三个基本要素。
    K 值的选择会对算法的结果产生重大影响:

    1. K值较小意味着只有与输入实例较近的训练实例才会对预测结果起作用,但容易发生过拟合;
    2. 如果 K 值较大,优点是可以减少学习的估计误差,但缺点是学习的近似误差增大,这时与输入实例较远的训练实例也会对预测起作用,使预测发生错误。
    3. 在实际应用中,K 值一般选择一个较小的数值,通常采用交叉验证的方法来选择最优的 K 值。
    4. 随着训练实例数目趋向于无穷和 K=1 时,误差率不会超过贝叶斯误差率的2倍,如果K也趋向于无穷,则误差率趋向于贝叶斯误差率。
    5. 该算法中的分类决策规则往往是多数表决,即由输入实例的 K 个最临近的训练实例中的多数类决定输入实例的类别距离度量一般采用 Lp 距离,当p=2时,即为欧氏距离,在度量之前,应该将每个属性的值规范化,这样有助于防止具有较大初始值域的属性比具有较小初始值域的属性的权重过大。

    距离计算方法

    最常见以欧氏距离作为衡量标准。

    1. 欧氏距离D(xi,xj)=(k=1n(xilxjl)2)12 D(x_i,x_j)={(\sum_{k=1}^{n}(x_i^l-x_j^l)^2)}^\frac{1}{2}

    2. 明科夫斯基距离
      D(xi,xj)=(k=1n(xilxjl)p)1pD(x_i,x_j)={(\sum_{k=1}^{n}(x_i^l-x_j^l)^p)}^\frac{1}{p}

    3. 切比雪夫距离
      D(xi,xj)=maxxilxjl D(x_i,x_j)=max|x_i^l-x_j^l|

    4. 马氏距离
      D(xi,xj)=((xμ)TS1(xμ))12 D(x_i,x_j)={((x-μ)^TS^{-1}(x-μ))}^\frac{1}{2}

    5. 绝对值距离

    6. 曼哈顿距离
      D(xi,xj)=l=1nxilxjl D(x_i,x_j)={\sum_{l=1}^{n}|x_i^l-x_j^l|}

    KNN算法实现过程

    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. 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。
    5. 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。
    6. 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。
    7. 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。
    8. 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。

    KNN算法实现

    该实验利用KNN算法对鸢尾花数据进行分类与与预测。

    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    from sklearn.datasets import load_iris
    import numpy as np
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    if __name__ == '__main__':
        dataset = load_iris()
        X = dataset.data
        y = dataset.target
        Xd_train, Xd_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=14)
        clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3).fit(Xd_train,y_train)
        y_predicted = clf.predict(Xd_test)
        # 准确率
        accuracy = np.mean(y_predicted == y_test) * 100
        print ("y_test\n",y_test)
        print ("y_predicted\n",y_predicted)
        print ("accuracy:",accuracy)
    
    

    在这里插入图片描述
    正确率为:97.37%

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  • 提出了基于遗传进化的最近邻聚类算法,谈算法结合了遗传算法(GA)与最近邻聚类算法(NN),对要进行分类的样本和特征量进行优化选取,去除位于类交界的模糊样本。并对样本分类有效的特征量进行放大,对不利于样本...
  • 最近邻算法

    2018-12-21 14:18:00
    1.什么是最近邻是什么?  kNN算法全程是k-最近邻算法(k...该方法在确定分类决策上,只依据最近邻的一个或者几个样本的类别来决定待样本所属的类别。 下面举例说明: 即使不知道未知电影属于哪个类型,我们也...

    1.什么是最近邻是什么?

      kNN算法全程是k-最近邻算法(k-Nearest Neighbor)

      kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数数以一个类型别,则该样本也属于这个类别,并具有该类别上样本的特征。该方法在确定分类决策上,只依据最近邻的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。

    下面举例说明:

    即使不知道未知电影属于哪个类型,我们也可以通过某种方式计算,如下图

    现在,我们得到了样本集中与未知电影的距离,按照距离的递增顺序,可以找到k个距离最近的电影,假设k=3,则三个最靠近的电影是he is not realy into Dudes,Beautiful women, California man , kNN 算法按照距离最近的三部电影类型决定未知电影的类型,这三部都是爱情片,所以未知电影的类型也是爱情片。

    2:kNN算法的一般流程

    • step.1---初始化距离为最大值
    • step.2---计算未知样本和每个训练样本的距离dist
    • step.3---得到目前K个最邻近样本中的最大距离maxdist
    • step.4---如果dist小于maxdist, 则将训练样本作为K-最近邻样本
    • step.5---重复步骤2,3,4,直到未知样本和所有训练样本的距离都算完
    • step.6---统计K-最近邻样本中每个类标号出现的次数
    • step.7---出现频率最大的类标号最为未知样本的类标号

    3.距离公式

    在KNN算法中,通过计算对象间距离作为各个对象之间的非相似性指标,避免了对象之间的匹配问题,在这里距离一般使用欧式距离或者曼哈顿距离:

     对应代码如下

    #  kNN算法全称是k-最近邻算法(K-Nearest Neighbor)
    from numpy import *
    import operator
    
    # 创建数据函数
    def createDataSet():
        """ 创建数据集,array 创建数组
        array数组内依次是打斗次数, 接吻次数
        group小组, labels标签"""
        group = array([[3, 104], [2, 100], [1, 81], [101, 10], [99, 5], [98, 2]])
        labels = ["爱情片", "爱情片", "爱情片", "动作片", "动作片", "动作片"]
        return group, labels
    
    # 归类函数
    def classify(inX, dataSet, labels, k):
        """ 获取维度,
         inX 待测目标的数据,
         dataSet 样本数据,
         labels 标签,
         k 设置比较邻近的个数"""
        dataSetSize = dataSet.shape[0]  # 训练数据集数据 行数
        print(dataSetSize)
        print(tile(inX, (dataSetSize, 1)))
    
        diffMat = tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet  # 测试数据,样本之间的数据 矩阵偏差
        print(diffMat)
    
        sqDiffMat = diffMat**2  # 平方计算,得出每个距离的值
        print(sqDiffMat)
    
        sqDistance = sqDiffMat.sum(axis=1)  # 输出每行的值
        print(sqDistance)
    
        distances = sqDistance**0.5  # 开方计算
        print(distances)
    
        sortedDistances = distances.argsort()  # 排序 按距离从小到大 输出索引
        print(sortedDistances)
    
        classCount = {}
        for i in range(k):
            voteIlabel = labels[sortedDistances[i]] + 1.0 # 按照排序,获取k个对应的标签
            classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0)  # 在字典中添加距离最近的k个对应标签
        sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    
        return sortedClassCount[0][0]
    
    group, labels = createDataSet()
    res = classify([18, 90], group, labels, 3)
    print(res)

     运行结果:

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/daofaziran/p/10155475.html

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  • KNN(K最近邻分类)算法 如果有一个数据集中,有N类数据。输入没有标分类的数据集后,我们可以将预测集中的数据,和训练集的数据相比较,提取和预测数据最相似(距离最近)的K个数据,选择这K个数据中出现次数最多的...

    KNN(K最近邻分类)算法

    如果有一个数据集中,有N类数据。输入没有标分类的数据集后,我们可以将预测集中的数据,和训练集的数据相比较,提取和预测数据最相似(距离最近)的K个数据,选择这K个数据中出现次数最多的标签,作为新数据的分类。

    KNN算法的思想非常简洁直观:

    1、计算测试数据与各个训练数据之间的距离;
    
    2、按照距离的递增关系进行排序;
    
    3、选取距离最小的K个点;  
    
    4、确定前K个点所在类别的出现频率;
    
    5、返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。
    

    KNN算法的优点:

    1、简单,易于实现;
    
    2、因为找的是最近邻的数据点,因此当某些点数量稀少时,划分越准确,适合对稀有点分类; 
    
    3、使用多分类问题。
    

    算法实现

    我们利用一个案例,按照KNN算法的思想,逐步实现算法。

    KNN案例:优化约会网站的配对效果

    项目概述

    海伦使用约会网站寻找约会对象。经过一段时间之后,她发现曾交往过三种类型的人:

    • 1:不喜欢的人
    • 2:魅力一般的人
    • 3:极具魅力的人

    她希望:

    • 不喜欢的人则直接排除掉
    • 工作日与魅力一般的人约会
    • 周末与极具魅力的人约会

    现在她收集到了一些约会网站未曾记录的数据信息,这更有助于匹配对象的归类。

    开发流程

    海伦把这些约会对象的数据存放在文本文件 datingTestSet2.txt 中,总共有 1000 行。海伦约会的对象主要包含以下 3 种特征:

    • Col1:每年获得的飞行常客里程数
    • Col2:玩视频游戏所耗时间百分比
    • Col3:每周消费的冰淇淋公升数

    文本文件数据格式如下:

        40920 8.326976 0.953952 3 
        14488 7.153469 1.673904 2 
        26052 1.441871 0.805124 1 
        75136 13.147394 0.428964 1 
        38344 1.669788 0.134296  1
    

    读取数据

    import matplotlib.pyplot as plt
    import pandas as pd
    data = pd.read_csv('datingTestSet2.txt',sep = '\t',header = None)
    X = np.array(data.iloc[:,:-1]) 
    y = np.array(data.iloc[:,-1])
    

    切分数据

    我们可以直接调用sklearn的函数将数据集切分为训练集和测试集

    from sklearn.model_selection import train_test_split  
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
    

    计算测试集数据和训练集间的距离,进行分类。

    我们先用最简单的思想分类:将想要预测的样本,和训练集中每个样本的特征直接相减的绝对值之和作为距离,将距离最近的训练样本的标签标记为预测样本的标签。

    class KNN:
        def __init__(self):
            pass
        def train(self,X_train,y_train):
            #读取训练集
            self.X_train = np.array(X_train) 
            self.y_train = np.array(y_train)
        def predict(self,X_test):
            (m,d) = np.shape(X_test) #测试集的数量和特征数
            y_pred = np.zeros((m)) #将预测的标签初始化为0
            for i in range(m):    
                distance = np.sum(np.abs(self.Xtrain - X_test[i,:]),axis = 1) #求距离的绝对之和
                min_index = np.argmin(distance) #找到最近点的索引
                y_pred[i] = self.y_train[min_index] #将最近点的分类给新数据标记
            return y_pred
    

    我们可以将这个算法称为“最近邻算法“,直接取找最近的一个数据进行分类标记,我们将这个算法扩展到K近邻算法。

    可以扩展的方向:

    • 选择不同的距离公式
    • 选择不同的K值

    选择不同的距离公式:

    上一个算法中用的距离公式为曼哈顿距离,将参数特征相减的绝对值求和,即L1距离。我们还可以用L2距离,
    曼哈顿距离:d1(I1,I2)=PI1pI2pd_1(I_1,I_2) = \sum_P|I_1^p - I_2^p|
    欧式距离:d2(I1,I2)=P(I1pI2p)2d_2(I_1,I_2) = \sum_P\sqrt{(I_1^p - I_2^p)^2}
    打个比方来说,当你搜索地图上的两个点,欧式距离就是将两个点用直线相连的空间距离;曼哈顿距离衡量的是你从A点开车到B点的距离,因为你不能穿过大楼和墙壁,所以衡量的是横向路线和纵向路线的的加总距离。

    KNN算法中,欧式距离用的更多,因为我们一般衡量变量特征的在多维空间中的距离,这时候不需要“开车绕墙”。

    如有兴趣,可自行学习其他距离公式,添加到我们后面的算法中。

    选择不同的K值

    我们不再是选取排序后距离最近的一个训练数据打标签,而是选择距离最近的前K个训练数据,找到大多数近邻归属的类别,将预测值归为此类。
    排序和计数我们可以直接调用argsort函数和Counter函数

    按照以上思想,我们重新改写KNN算法:

    from collections import  Counter
    class KNN:
        def __init__(self,k=1,metric ='euclidean'): #默认距离算法为欧式距离,默认最近邻
            self.metric = metric
            self.k = k
        def train(self,X_train,y_train):
            self.X_train = np.array(X_train)
            self.y_train = np.array(y_train)
        def predict(self,x_test):
            (m,d) = np.shape(x)#测试集的数量和特征数
            y_pred = np.zeros((m))#将预测的标签初始化为0
            #============================= show me your code =======================        
            
            
            #============================= show me your code =======================
            return ypred
    

    可能你会问,如果两个分类刚好数量相等怎么办?可以有多种方法进行处理,如随机分类,如比较两类的距离总长度,我们这里不做更多处理,按Counter函数默认给出的分类。

    选择K值

    那么到底如何选择K值呢?我们可以选择在测试集中表现最好的K值。

    本任务中直接调用sklearn中的kFold函数,将数据集进行k折验证,取每次验证的评分平均值作为此K值的误差评分。(这两个k表示的意思不一样,请留意)

    如何定义测试结果的评分呢?可以直观地将分类正确的比例作为衡量指标。定义准确度的函数为:

    def score(ypred,ytest):
        return sum(ypred == ytest)/len(ytest)
    

    将撰写的分类器中添加评分函数,这就是一个相对完整的分类器了,我们可以将他和sklearn的结果做比较

    from collections import  Counter
    class KNN:
        def __init__(self,k,metric ='euclidean'):
            pass
            self.metric = metric
            self.k = k
        def train(self,X,y):
            self.X_train = np.array(X)
            self.y_train = np.array(y)
        def predict(self,x_test):
            x = np.array(x_test)
            (m,d) = np.shape(x)
            ypred = np.zeros((m))
            #============================= show me your code =======================        
            
            
            #============================= show me your code =======================
            return ypred
        def score(self,ypred,ytest):
            return sum(ypred == ytest)/len(ytest)
    

    和sklearn的KNeighborsClassifier算法做比较

    #数据标准化
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    ss = StandardScaler()
    
    X_ = ss.fit(X)
    X_std =ss.transform(X)
    
    from sklearn.model_selection  import cross_val_score
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    
    k_range = range(1, 31)
    k_error = []
    #循环,取k=1到k=31,查看误差效果
    for k in k_range:
        knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
        #cv参数决定数据集划分比例,这里是按照5:1划分训练集和测试集
        scores = cross_val_score(knn, X_std, y, cv=5, scoring='accuracy')
        k_error.append(1 - scores.mean())
    
    #画图,x轴为k值,y值为误差值
    plt.plot(k_range, k_error)
    plt.xlabel('Value of K for KNN')
    plt.ylabel('Error')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    用撰写的K近邻算法测试数据,用同样的作图法输出每个K值的误差结果。

    from sklearn.model_selection import KFold
    kf = KFold(n_splits=5,shuffle=False) #将数据集分为互斥的5等份,用作测试
    k_errors = [] #建立初始的误差列表
    for k in k_range:
        knn = KNN(k=k)
        scores = []
        for train , test in kf.split(X_std,y):
            knn.train(X_std[train],y[train])
            ypred = knn.predict(X_std[test])
            score = knn.score(ypred,y[test])
            scores.append(1-score)
        k_errors.append(np.mean(scores))
    
    plt.plot(k_range, k_errors)
    plt.xlabel('Value of K for KNN')
    plt.ylabel('Error')
    plt.show() 
    

    在这里插入图片描述
    观察到,算法在k=21的时候表现良好,取K值为21,来预测一个新数据

    knn = KNN(k=21)
    knn.train(X_std,y)
    
    # 定义类别对应的标签
    resultList = ['不喜欢的人', '魅力一般的人', '极具魅力的人']
    #输入数据
    ffMiles = float(input("每年获得的飞行常客里程数?"))
    percentTats = float(input("玩视频游戏所耗时间百分比?"))
    iceCream = float(input("每周消费的冰淇淋公升数?"))
    inArr = np.array([[ffMiles, percentTats, iceCream]])
    #用之前的fit的标准化数据来转换数据
    x_new = ss.transform(inArr)
    #预测数据
    ypred = knn.predict(x_new)
    print("这个人属于: ", resultList[int(ypred) - 1])
    

    每年获得的飞行常客里程数 38300
    玩视频游戏所耗时间百分比 1.6
    每周消费的冰淇淋公升数 .13
    这个人属于: 不喜欢的人

    参考资料

    https://www.cnblogs.com/midiyu/p/10786765.html

    https://www.cnblogs.com/listenfwind/p/10685192.html

    https://blog.csdn.net/m0_38056893/article/details/102990001

    http://people.csail.mit.edu/dsontag/courses/ml12/slides/lecture10.pdf

    http://cs231n.github.io/classification/

    https://www.csd.uwo.ca/courses/CS4442b/L3-ML-knn.pdf

    http://cs231n.stanford.edu/slides/2019/cs231n_2019_lecture02.pdf

    https://blog.csdn.net/FrankieHello/article/details/79659111

    https://www.cnblogs.com/jyroy/p/9427977.html

    https://baike.baidu.com/item/%E9%82%BB%E8%BF%91%E7%AE%97%E6%B3%95/1151153?fromtitle=knn&fromid=3479559&fr=aladdin

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  • Python KNN最近邻分类算法

    千次阅读 2016-11-14 23:08:59
    KNN最近邻算法:利用向量之间的距离来分类。 步骤: 第一步:计算新样本与已知分类样本之间的距离。 第二步:将所求距离按从小到大排列。 第三步:选取距离最近的k个样本。 第四步:将新样本归为以上k个样本大多数中...
  • K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。其指导思想是”近朱者赤,近墨者黑“,即由你的邻居来推断出你的类别。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...
  • K最近邻算法

    2019-10-04 12:19:00
    K最近邻算法原理:在数据集里,新数据点离谁最近,就和谁属于同一类 K最近邻算法的用法:可以用于分类与回归 K最近邻算法在分类任务中的应用: #导入数据集生成工具 from sklearn.datasets import make_blobs #...
  • 基于K最近邻分类的无线传感器网络定位算法
  • 最近邻算法 基本思路:近朱者赤,近墨者黑 定义:以全部训练样本作为代表点,计算未知样本与所有训练样本的距离,并以最近邻者的类别作为决策未知样本类别的唯一依据 缺陷:对噪声数据过于敏感 K-最近邻算法(KNN) ...
  • KNN(最近邻算法总结

    千次阅读 2019-04-21 14:49:44
    KNN(最近邻算法 参考:本文参考选取的案例来自以下: https://blog.csdn.net/qq_41228463/article/details/84341762 李奇峰 https://blog.csdn.net/mrliqifeng/article/details/82592867 一、定义及原理 ...
  • 最近邻规则算法(KNN)

    千次阅读 2017-04-20 21:12:36
    最近邻算法(KNN)是一个基于实例学习的分类算法。 如果一个实例在特征空间中的K个最相似(即特征空间中最近邻)的实例中的大多数属于某一个类别,则该实例也属于这个类别。所选择的邻居都是已经正确分类的实例。 ...
  • KNN(K最近邻分类算法)是一种在机器学习中比较简单的算法,它的原理如下:对于一个需要分类的物品A,定义某一种刻画物品之间距离方法,找出该物品最邻近k个有已知类别的物品,这k物品中出现最多的类别即为物品A的...
  • 其基本思想是将样本集按近邻关系分解成组给出每组质心的位 置以质心作为代表点和未知样本计算距离选出距离最近的一 个或若干个组再在组的范围内应用一般的knn算法由于并不是 将未知样本与所有样本计算距
  • 执行模糊 k-最近邻 [1] 分类。 [1] JM Keller、MR Gray 和 JA Givens, Jr.,“模糊 K-最近邻算法”,IEEE 系统、人与控制论汇刊,卷。 15,第 4 期,第 580-585 页。
  • 2.1 图像分类-K最近邻算法 Hyperparamters: K 一般来说K选择的越大就会使得决策边界越平滑。 Hyperparamters: Distance Metric L1(Manhattan) distance = ∑p∣I1p−I2p∣\sum_p|I_1^p - I_2^p|∑p​∣I1p​−I2p​...
  • K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。从算法的名字中就可以看出,所谓的k最近邻就只指k个最近的邻居,每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 如上图所示,...
  • ML:最近邻算法

    2019-09-03 12:12:01
    最近邻算法 一、算法概述 ​ 最近邻算法或者说KNN算法,是一种基本的分类与回归方法,是数据挖掘技术中最简单的技术之一。Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法,它的输入是基于实例的学习(instance-based ...
  • kNN最近邻算法

    2019-06-20 17:07:12
    邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。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最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是...
  • ML--K最近邻算法

    2019-02-19 19:54:29
    ML–K最近邻算法 主要涉及的要点如下: K最近邻算法的原理 K最近邻算法在分类任务中的应用 K最近邻算法在回归分析中的应用 使用K最近邻算法对酒的分类进行建模 一.K最近邻算法的原理 K最近邻算法的原理,正如–...
  • 三小节课,分别为数据驱动方法、K最近邻算法、线性分类。 笔记如下 知乎里的文章也相当不错https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041?refer=intelligentunit 对于K最邻近算法中的L1,L2确实可能会让人迷惑,分享...
  • KNN(最近邻规则分类)算法介绍 图中黑色与蓝色的点为已知的分类类别,红色的点为待分类的点。 当K=1时 计算红色的点与其他所有的点距离,并找到1个与红色点最近的已知点,并将红色的点归为那一类。 当K=5时...
  • 在 k-最近邻算法背后的思想是建立一种对函数形式没有假设的分类方法

空空如也

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最近邻分算法