目录 1.KNN近邻法 1.KNN近邻法 KNN模型由三个基本要素决定: 距离度量:其中欧式距离一般误差最小,\(x_{i} 和 x_{j}\)为两个样本点:\[L_{2}(x_{i}, x_{j}) = (\sum\limits_{l=1}^{n} |x_{i}^{(l)} - x_{j}^{(l)}|)\] k值的选择:k较小->近似误差会减小,估计误差会增大,模型变复杂,容易过拟合:k较大->估计误差减小,近似误差增大,模型变简单.k值一般取一个比较小的数值. 分类决策规则:分类损失函数…

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…

1 机器学习处理流程: 2 机器学习分类: 有监督学习 主要用于决策支持,它利用有标识的历史数据进行训练,以实现对新数据的表示的预测 1 分类 分类计数预测的数据对象是离散的.如短信是否为垃圾短信,用户是否喜欢电子产品 常用方法: K近邻.朴素贝叶斯.决策树.SVM 2 回归 回归技术预测的数据对象是连续值.例如温度变化或时间变化.包括一元回归和多元回归,线性回归和非线性回归 常用方法: 线性回归.逻辑回归.岭回归 无监督学习 主要用于知识发现,在历史数据中发现隐藏的模式或内在结构 1 聚类 聚…

目录 什么是k近邻算法 模型的三个基本要素 构造kd树 kd树的最近邻搜索 kd树的k近邻搜索 Python代码(sklearn库) 什么是K近邻算法(k-Nearest Neighbor,kNN) 引例 假设有数据集,其中前6部是训练集(有属性值和标记),我们根据训练集训练一个KNN模型,预测最后一部影片的电影类型. 首先,将训练集中的所有样例画入坐标系,也将待测样例画入 然后计算待测分类的电影与所有已知分类的电影的欧式距离 接着,将这些电影按照距离升序排序,取前k个电影,假设k=3,那么我们…

K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了,在我们平常的生活中也会不自主的应用.比如,我们判断一个人的人品,只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了.这里就运用了KNN的思想.KNN方法既可以做分类,也可以做回归,这点和决策树算法相同. KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同.KNN做分类预测时,一般是选择多数表决法,即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本,预测为里面有最多类别数的类别.而KNN做回归时,一般是选择平均…

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 #…

分类一般分为两种: 积极学习法:先根据训练集构造模型,然后根据模型对测试集分类 消极学习法:推迟建模,先简单存储训练集,等到给定测试集时再进行建模,如KNN算法. 1. 简述 KNN的核心思想就是:物以类聚,人以群分 即给定一个训练数据集,对于新的输入实例,在训练集中找到与该实例最邻近的K个实例,这K个实例多数属于某个类,就把该输入实例分为这个类 2. K值的选择 若K值较小,相当于用较小邻域的实例进行预测,近似误差减小,估计误差增大,对邻近的实例点敏感,若邻近点恰好是噪声点,则预测出错.总之,…

前半部分是简介, 后半部分是案例 KNN近邻算法: 简单说就是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类(k-Nearest Neighbor,KNN) 优点: 精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 缺点:时间复杂度高.空间复杂度高 1.当样本不平衡时,比如一个类的样本容量很大,其他类的样本容量很小,输入一个样本的时候,K个临近值中大多数都是大样本容量的那个类,这时可能就会导致分类错误.改进方法是对K临近点进行加权,也就是距离近的点的权值大,距离远的点权值小. 2.计算量较大,每个待分类的样本都…

k近邻法是一种基本分类与回归方法.本章只讨论k近邻分类,回归方法将在随后专题中进行. 它可以进行多类分类,分类时根据在样本集合中其k个最近邻点的类别,通过多数表决等方式进行预测,因此不具有显式的学习过程.其本质是利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的模型.k值选择.距离度量以及分类决策规则是其三个基本要素. 一.模型: 特征空间中,对每个训练点,距离该点比其他点更近的所有点组成一个区域(单元),每个训练点拥有一个区域(单元),所有训练点的区域(单元)构成对特征空间的一个划分.最近邻…

<统计学习方法>(第二版)第3章 3 分类问题中的k近邻法 k近邻法不具有显式的学习过程. 3.1 算法(k近邻法) 根据给定的距离度量,在训练集\(T\)中找出与\(x\)最邻近的\(k\)个点,涵盖这k个点的x的邻域记作\(N_k(x)\) 在\(N_k(x)\)中根据分类决策规则(如多数表决)决定\(x\)的类别\(y\) 3.2 k近邻模型的三个基本要素 距离度量 特征空间中,对每个实例点的距离是两个实例点相似程度的反映. \(L_p\)距离: \[ L_p(x_i,x_j)=(\su…