k-近邻算法

k-近邻算法(kNN),它的工作原理是:存在一个样本数
据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据
与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的
特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说,我们
只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数。
最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。
 

k-近邻算法的一般流程

(1) 收集数据:可以使用任何方法。
(2) 准备数据:距离计算所需要的数值,最好是结构化的数据格式。
(3) 分析数据:可以使用任何方法。
(4) 训练算法:此步骤不适用于k-近邻算法。
(5) 测试算法:计算错误率。
(6) 使用算法:首先需要输入样本数据和结构化的输出结果,然后运行k-近邻算法判定输
入数据分别属于哪个分类,最后应用对计算出的分类执行后续的处理。
 
 
 

后期学完会努力更新笔记

 
 

机器学习笔记——k-近邻算法(一)(摘抄于《机器学习实战》)的更多相关文章

  1. 机器学习之K近邻算法(KNN)

    机器学习之K近邻算法(KNN) 标签: python 算法 KNN 机械学习 苛求真理的欲望让我想要了解算法的本质,于是我开始了机械学习的算法之旅 from numpy import * import ...

  2. 机器学习实战笔记--k近邻算法

    #encoding:utf-8 from numpy import * import operator import matplotlib import matplotlib.pyplot as pl ...

  3. 【机器学习】k近邻算法(kNN)

    一.写在前面 本系列是对之前机器学习笔记的一个总结,这里只针对最基础的经典机器学习算法,对其本身的要点进行笔记总结,具体到算法的详细过程可以参见其他参考资料和书籍,这里顺便推荐一下Machine Le ...

  4. 第四十六篇 入门机器学习——kNN - k近邻算法(k-Nearest Neighbors)

    No.1. k-近邻算法的特点 No.2. 准备工作,导入类库,准备测试数据 No.3. 构建训练集 No.4. 简单查看一下训练数据集大概是什么样子,借助散点图 No.5. kNN算法的目的是,假如 ...

  5. R语言学习笔记—K近邻算法

    K近邻算法(KNN)是指一个样本如果在特征空间中的K个最相邻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,并具有这个类别上样本的特性.即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.KNN算法适 ...

  6. 机器学习之K近邻算法

    K 近邻 (K-nearest neighbor, KNN) 算法直接作用于带标记的样本,属于有监督的算法.它的核心思想基本上就是 近朱者赤,近墨者黑. 它与其他分类算法最大的不同是,它是一种&quo ...

  7. 《机器学习实战》读书笔记—k近邻算法c语言实现(win下)

    #include <stdio.h> #include <io.h> #include <math.h> #include <stdlib.h> #de ...

  8. 机器学习2—K近邻算法学习笔记

    Python3.6.3下修改代码中def classify0(inX,dataSet,labels,k)函数的classCount.iteritems()为classCount.items(),另外p ...

  9. 【机器学习】K近邻算法——多分类问题

    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,就把该类输入实例分为这个类. KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类.它的的思路是:如 ...

  10. k近邻算法python实现 -- 《机器学习实战》

    ''' Created on Nov 06, 2017 kNN: k Nearest Neighbors Input: inX: vector to compare to existing datas ...

随机推荐

  1. Appium自动化测试教程-自学网-monkeyrunner简介

    monkeyrunner简介 MonkeyRunner工具是使用Jython(使用Java编程语言实现的Python)写出来的,它提供了多个API,通过monkeyrunner API 可以写一个Py ...

  2. CF369E Valera and Queries kdtree

    给你一堆线段,求:一个区间内包含的本质不同线段种类数(只要线段有一部分在区间中就算是包含) 考虑容斥:总线段数-被那些没有询问的区间完全覆盖的数量. 用离线+树状数组数点或者 KDtree 数点即可. ...

  3. 51nod 1459 & 1212

    1459 双限制最短路 #include <stdio.h> #include <iostream> #include <vector> #include < ...

  4. P3688 [ZJOI2017] 树状数组 【二维线段树】

    题目描述:这里有一个写挂的树状数组: 有两种共\(m\)个操作: 输入\(l,r\),在\([l,r]\)中随机选择一个整数\(x\)执行\(\text{Add}(x)\) 输入\(l,r\),询问执 ...

  5. spark常见错误【持续更新】

    错误1.错误: 找不到或无法加载主类 idea.scala代码 idea 导入的scala工程,编写代码后报该错误. 原因:\src\main\scala 包路径下没有将scala这个包设置成Sour ...

  6. Mac 10.14.5系统偏好设置安全性与隐私不展示任何来源解决办法

    Mac新系统升级(10.14.5)后未从appstore下载的软件在安装时会提示安装包已损坏之类的东东,这是因为没有打开“设置”—“安全与隐私”中的“任何来源”造成的,可是升级后的10.14.5却没有 ...

  7. css3 perspective与translateZ变换

    css3中的坐标系,rotateX就是绕着x轴旋转,rotateY就是绕着Y轴旋转,rotateZ就是绕着z轴旋转(也就是xy平面的旋转). perspective属性用来设置视点,在css3的模型中 ...

  8. Java枚举知识点

    近几天从单例模式及阿里开发手册中遇到枚举,之前没怎么关注过. 便学习一下,此次看了多方资料,并写Demo实现,记录下知识点,方便之后巩固. 枚举的两个优点: 1. 保证了类型安全:调用者无法随意传一个 ...

  9. SQL中AVG()、COUNT()、SUM()等函数对NULL值处理

    一.AVG() 求平均值 注意AVE()忽略NULL值,而不是将其作为“0”参与计算 二.COUNT() 两种用法 1.COUNT(*) 对表中行数进行计数 不管是否有NULL 2.COUNT(字段名 ...

  10. perl 语法速查 | 模块安装

    perl -MCPAN -e shell install Bio::SeqIO 或者直接perl -MCPAN -e 'install Excel::Writer::XLSX' 用cpan装不上,编译 ...