spark-机器学习实践-K近邻应用实践一

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spark-机器学习实践-K近邻应用实践一

K近邻应用-异常检测应用原理: 根据数据样本进行KMeans机器学习模型的建立,获取簇心点,以簇为单位,离簇心最远的第五个点的距离为阈值,大于这个值的为异常点,即获得数据异常. 如图:…

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 operator from collections import Counter #KNN需要测试集,训练集,标签和k值 #测试集:你需要测试的数据 #训练集:给定的标准数据 #标签:每个标准数据的类别 #k值 :测试集和训练集相比较下前K个最相识的训练集的值 # 用KNN算法找出测试集的类别 #…

机器学习 Python实践-K近邻算法

机器学习K近邻算法的实现主要是参考<机器学习实战>这本书. 一.K近邻(KNN)算法 K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN)分类算法,理解的思路是: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. 我们采用一个图来进行说明(如下): 图中的蓝色小正方形和红色的小正方形属于两类不同的样本数据,图正中间的绿色的圆代表的是待分类的数据.现在我们可以根据K最近邻算法来判断绿色的圆属于哪一类数据? 如果K=3,绿色圆点的…

【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 Learning in Action一书和Ng的公开课,当然仅有这些是远远不够的,更深入的研究分析可以参见其他国外的论文及站点,此处不再一一列举.机器学习更多的是建模应用,这里仅是一个概要总结,并归纳分析各种算法优缺点,这些都是要了如指掌并且非常熟悉的. 关于机器学习: 基本上目前互联网公司的机器学习/…

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"懒惰"的学习算法 (lazy learning),因为实际上它并没有"训练"的过程,也不产生一个真实意义上的"模型",而只是一字不差地将所有训练样本保存起来,等到需要对新样本进行分类的时候,将新样本与所有训练样本进行比较,找出与其距离最接近的 k 个样本,…

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,假如有新的数据加入,需要判断这个新的数据属于数据集中的哪一类我们添加一个新的数据,重新绘制散点图 No.6. kNN的实现过程——计算x到训练数据集中每个点的距离 No.7. kNN的实现过程——使用argsort来获取距离x由近到远的点的索引组成的向量,进行保存 No.8. kNN的实现过程——指定…

机器学习中 K近邻法(knn)与k-means的区别

简介 K近邻法(knn)是一种基本的分类与回归方法.k-means是一种简单而有效的聚类方法.虽然两者用途不同.解决的问题不同,但是在算法上有很多相似性,于是将二者放在一起,这样能够更好地对比二者的异同. 算法描述 knn 算法思路: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. k近邻模型的三个基本要素: k值的选择:k值的选择会对结果产生重大影响.较小的k值可以减少近似误差,但是会增加估计误差:较大的k值可以减小估计误差,但…