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k-近邻（knn）算法的简介和实现 一、k近邻算法的概述二、用python实现k近邻算法1.算法实现2.封装函数 三、k近邻算法案例应用四、总结 最近小阿奇在学习机器学习算法，所以决定把相关原理和代码整理出来和小伙伴们一起分享一、k近邻算法的概述 k-近邻算法（k-Nearest Neighbour algorithm），又称为KNN算法。KNN的工作原理：给定一个已知标签类别的训练数据集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最邻近的k个实例...
上次介绍了KNN的基本原理，以及KNN的几个窍门，这次就来用sklearn实践一下KNN算法。 一.Skelarn KNN参数概述 要使用sklearnKNN算法进行分类，我们需要先了解sklearnKNN算法的一些基本参数，那么这节就先介绍这些内容吧。 def KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5,weights = 'uniform',algorithm = '',leaf_size = '30',p = 2,metric = 'minkowski',metric_params = None,n_jobs = None)- n_neighbors: 这个值就是指KNN中的"K"了，...
近邻算法(KNN)属于有监督学习的聚类算法，他可以通过测量不同特征值之间的距离进行分类，一个样本在特征空间中的k个最相似的样本大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，算法中所选择的邻居都是正确分类的对象。KNN算法测距离依旧使用的是欧式距离。算法描述：计算测试数据与各个训练数据之间的距离；按照距离的递增关系进行排序；选取距离最小的K个点；确定前K个点所在的类别的出现频率；返回前K个点出现频率最高的类别作...
KNN算法 1. KNN算法原理1.1 K值选择1.2 距离计算1.3 算法优缺点1. KNN算法原理 k近邻方法是一种惰性学习算法，可以用于回归和分类，它的主要思想是投票机制，对于一个测试实例x, 我们在有标签的训练数据集上找到和最相近的k个数据，用他们的label进行投票，分类问题则进行表决投票，回归问题使用加权平均或者直接平均的方法。 1.1 K值选择 kNN中的k是一个超参数，需要我们进行指定，一般情况下这个k和数据有很大关系，都是交叉验证...
KNN算法重点在于 k值的选取和 点距离的计算 K值的选取 过小容易过拟合 过大容易欠拟合 点距离的计算，通常情况下下，使用 欧式距离，如在 二维空间下就有 而更高维空间则有 ： 简单伪代码实例：
超参数 在运行机器学习方法之前需要制定的参数 knn默认值为5（经验值）具体还得实验搜索.. 依然使用手写数字数据集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib from sklearn import datasetsdigits = datasets.load_digits() #使用scikit-learn中的accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_splitX = digits.data y = digits.target X_train,X_test,y_train,y_test = train_tes...
本文用python实现KNN算法 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Oct 14 22:54:05 2019"""from sklearn import datasets from collections import Counter # 为了做投票 from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np# 导入iris数据 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=2003)def euc_dis(ins...
手势识别系列博文2：KNN算法识别手势 前言原理介绍代码实现前言 书山有路勤为径，学海无涯苦做舟 琴某人辛辛苦苦码的报告，当然不能让你们这么容易复制过去(?? . ??) 原理介绍代码实现 1.程序中有很多冗余的函数 2.要运行此代码还需要提前制作好模板库，否则识别个der啊 3.代码有点乱，不想改了 #include <iostream> #include <string> #include <opencv2\opencv.hpp> #include <stdio.h> using namespace cv; using namespace std...
将系统更新机器学习部分教程预计更新机器学习文章十几篇左右，篇篇原创。参考- 机器学习实战书籍（美国蜥蜴封面）- sklearn官网- 自己的学过的课程与经验KNN算法介绍邻近算法，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。如图中的X，它离4个圆圈比较近，而离方形只有一个近，所以这个X就是圆圈这...
文章目录 第四章 分类1.分类基本概念2.预测任务3.模型分类生成模型判别模型 4.经典分类方法4.1 决策树引入：高尔夫问题引入小结决策树构建决策树构造具体流程属性选择度量信息增益信息增益率 过拟合问题4.2 KNN算法什么是KNN算法？KNN基本思想KNN算法过程算法计算步骤算法的优缺点KNN的常见问题 4.3 朴素贝叶斯什么是贝叶斯分类算法？第四章 分类 1.分类基本概念 分类是一种数据分析形势，它提取刻画重要数据类的模型，这种模型叫分...