KNN也称为k近邻算法,本质思想:物以类聚. 在分类或者预测中,待分类或预测的样本的类别和走势将直接参考与该样本最“近邻”的k个邻居. 在这种思路下,KNN注定会遇到3个问题: (1): 谁是我的邻居:距离度量 (2): 参考多少个邻居作为参考:K值的选择,越多越好吗? 不一定. (3): 有了k个最近邻居了,如何进行决策:分类决策规则   距离度量:闵可夫斯基 || 曼哈顿 || 欧式 || 切比雪夫,具体公式可参考wiki百科 另外:在多维数据中,不同的维度的值差异可能较大,为了平等处理每个…

一.前言 KNN 的英文叫 K-Nearest Neighbor,应该算是数据挖掘算法中最简单的一种. 先用一个例子体会下. /*请尊重作者劳动成果,转载请标明原文链接:*/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p/11111817.html * / 假设,我们想对电影的类型进行分类,统计了电影中打斗次数.接吻次数,当然还有其他的指标也可以被统计到,如下表所示. 我们很容易理解<战狼><红海行动><碟中谍 6>是动作片,<前任…

算法简介: 通过计算待预测样本和已知分类号的训练样本之间的距离来判断该样本属于某个已知分类号的概率.并选取概率最大的分类号来作为待预测样本的分类号 懒惰分类算法,其模型的建立直到待预测实例进行预测时才开始. KNN算法的指导思想是“近朱者赤,近墨者黑”,由你的邻居来推断出你的类别. 本质上,KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度 算法图示: 从训练集中找到和新数据最接近的k条记录,然后根据多数类来决定新数据类别. 算法涉及3个主要因素: 1) 训练数据集 2) 距离或相似度的计算衡量 3) …

前言 用python实现了一个没有库依赖的"纯" py-based PrefixSpan算法. Github 仓库 https://github.com/Holy-Shine/PrefixSpan-py 首先对韩老提出的这个数据挖掘算法不清楚的可以看下这个博客,讲解非常细致.我的实现也是基本照着这个思路. PrefixSpan算法原理总结 再简单提一下这个算法做了一件什么事. 假设有多个时间序列串: 串序号 序列串 0 1, 4, 2, 3 1 0, 1, 2, 3 2 1, 2, 1…

算法描述 K-means算法是一种被广泛使用的基于划分的聚类算法,目的是将n个对象会分成k个簇.算法的具体描述如下: 随机选取k个对象作为簇中心: Do 计算所有对象到这k个簇中心的距离,将距离最近的归入相应的簇: 重新计算每个簇的中心: 计算准则函数V: While 准则函数的值稳定(或变化小于某个阈值) 其中准则函数V的定义如下:   其中,ui表示第i个簇Si的中心.最终经过T次迭代获取到最终的分类结果,对于第t+1次迭代之后得到的中心,有如下定义: 算法的优缺点 优点: 1)      …

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 引言 顶级数据挖掘会议ICDM于2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naïve Bayes与 CART. 以前看过关于这些数据挖掘算法,但对背后数学原理未做过多探究,因而借此整理以更深入地理解这些算…

原文地址:http://blog.csdn.net/aladdina/article/details/4141177 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的…

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79456971 相关文章: 数据挖掘领域十大经典算法之—K-Means算法(超详细附代码)        数据挖掘领域十大经典算法之—SVM算法(超详细附代码)        数据挖掘领域十大经典算法之—Apriori算法        数据挖掘领域十大经典算法之—EM算法        数据挖掘领域十大经典算法之—PageRank算法        数据挖掘领域十大经典算法之—AdaBoost算法(超…

一.KNN概述 K-(最)近邻算法KNN(k-Nearest Neighbor)是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.它具有精度高.对异常值不敏感的优点,适合用来处理离散的数值型数据,但是它具有 非常高的计算复杂度和空间复杂度,需要大量的计算(距离计算). 它的工作原理是:如果已经给定一个带有标签(分类)的数据集(训练集),对于每一个给定的没有标签(分类)的新向量,通过计算该向量与训练集中的每一个向量的距离, 选择前k个最小的距离,在k个距离中出现次数最多的标签(分类)则是新向量的标签(分类).…

在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variabl).最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域.最大期望算法经过两个步骤交替进行计算,第一步是计算期望(E),也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最大似然的期望值:另外一步是最大化(M),也就是最大化在 E 步上找到的最大…

一.前言 1.ocr概述 OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗.亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程:即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术(摘自百度百科:光学字符识别). KNN在OCR的识别过程中能发挥作用的地方在于将图像中的文字转…

(一)KNN依旧是一种监督学习算法 KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习全部算法中理论最简单.最好理解的.KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离近期的邻居进行分类推断(投票法)或者回归.假设K=1.那么新数据被简单分配给其近邻的类.KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义.对于监督学习.数据都有明白的label(分类针对离散分布,回归针对连续分布),依据机器学习产…

数据挖掘算法学习笔记汇总 数据挖掘算法(一)–K近邻算法 (KNN) 数据挖掘算法(二)–决策树 数据挖掘算法(三)–logistic回归 算法简介 KNN算法的训练样本是多维特征空间向量,其中每个训练样本带有一个类别标签.算法的训练阶段只包含存储的特征向量和训练样本的标签. 在分类阶段,k是一个用户定义的常数.一个没有类别标签的向量(查询或测试点)将被归类为最接近该点的k个样本点中最频繁使用的一类. 一般情况下,将欧氏距离作为距离度量 d=(x1−x2)2+(y1−y2)2−−−−−−−−−−…

一.ID3决策树概述 ID3决策树是另一种非常重要的用来处理分类问题的结构,它形似一个嵌套N层的IF…ELSE结构,但是它的判断标准不再是一个关系表达式,而是对应的模块的信息增益.它通过信息增益的大小,从根节点开始,选择一个分支,如同进入一个IF结构的statement,通过属性值的取值不同进入新的IF结构的statement,直到到达叶子节点,找到它所属的“分类”标签. 它的流程图是一课无法保证平衡的多叉树,每一个父节点都是一个判断模块,通过判断,当前的向量会进入它的某一个子节点中,这个子节点…

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/…

数据挖掘就是在数据库中查找所需数据的过程,它是随着数据库产生的一门学科.近几年,数据库的发展还是非常迅速的,数据挖掘也成为热门技术,学习的人络绎不绝.下面给大家介绍的就是数据挖掘经典书籍及数据挖掘书籍下载,对数据挖掘有兴趣的朋友请看下文. (一)数据挖掘经典书籍 数据挖掘经典书籍之——<数据挖掘导论> <数据挖掘导论>全面介绍了数据挖掘的理论和方法,旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识.本书涵盖五个主题:数据.分类.关联分析.聚类和异常检测.除异常检测外,每个主题都包…

机器学习十大算法 之 kNN(一) 最近在学习机器学习领域的十大经典算法,先从kNN开始吧. 简介 kNN是一种有监督学习方法,它的思想很简单,对于一个未分类的样本来说,通过距离它最近的k个"邻居",来判断这个样本的类别.kNN也是一种lazy learning(不知道中文是啥)技术,训练代价小.分类代价大.算法的要点有四个: 训练集 k的取值 距离的衡量方式 决定未知样本类别的方式 尽管kNN理解和实现起来都很简单,但是在某些应用上仍然有较好的表现.Cover和Hart指出,在一些合…

<Python3入门机器学习经典算法与应用> 章节第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习1-1 什么是机器学习1-2 课程涵盖的内容和理念1-3 课程所使用的主要技术栈第2章 机器学习基础2-1 机器学习世界的数据2-2 机器学习的主要任务2-3 监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习2-4 批量学习,在线学习,参数学习和非参数学习2-5 和机器学习相关的“哲学”思考2-6 课程使用环境搭建第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib3-1 Jupy…

一.C4.5决策树概述 C4.5决策树是ID3决策树的改进算法,它解决了ID3决策树无法处理连续型数据的问题以及ID3决策树在使用信息增益划分数据集的时候倾向于选择属性分支更多的属性的问题.它的大部分流程和ID3决策树是相同的或者相似的,可以参考我的上一篇博客:https://www.cnblogs.com/DawnSwallow/p/9452586.html C4.5决策树和ID3决策树相同,也可以产生一个离线的“决策树”,而且对于连续属性组成的C4.5决策树数据集,C4.5算法可以避开“测试…

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个. 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的. 顾名思义.分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法.回归算法用于连续型分布预測.针对的是数值型的样本,使用回归.能够在给定输入的时候预測出一个数值.这是对分类方法的提升,由于这样能够预測连续型数据而不不过离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程…

[数据挖掘]分类之kNN 1.算法简介 kNN的思想很简单:计算待分类的数据点与训练集所有样本点,取距离最近的k个样本:统计这k个样本的类别数量:根据多数表决方案,取数量最多的那一类作为待测样本的类别.距离度量可采用Euclidean distance,Manhattan distance和cosine. 用Iris数据集作为测试,代码参考[1] import numpy as np import scipy.spatial.distance as ssd def read_data(fn):…

Python3入门机器学习经典算法与应用 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 使用新版python3语言和流行的scikit-learn框架,算法与编程两翼齐飞,由浅入深,一步步的进入机器学习的世界 学习机器学习相关技术的最好方式就是先自己设计和完成一些小项目,学到的不只是一门课程,更是不断思考的能力 第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 欢迎大家来到<Python3玩转机器学习>的课堂.在这个课程中,我们将从0开始,一点一点进入机…

一.Kmeans算法 kmeans算法又名k均值算法.其算法思想大致为:先从样本集中随机选取 kk 个样本作为簇中心,并计算所有样本与这 kk 个“簇中心”的距离,对于每一个样本,将其划分到与其距离最近的“簇中心”所在的簇中,对于新的簇计算各个簇的新的“簇中心”.  根据以上描述,我们大致可以猜测到实现kmeans算法的主要三点:  (1)簇个数 kk 的选择  (2)各个样本点到“簇中心”的距离  (3)根据新划分的簇,更新“簇中心” 算法过程如下: 参考资料:Kmeans算法理解及代码实现…

Java中的经典算法之冒泡排序(Bubble Sort) 神话丿小王子的博客主页 原理:比较两个相邻的元素,将值大的元素交换至右端. 思路:依次比较相邻的两个数,将小数放在前面,大数放在后面.即在第一趟:首先比较第1个和第2个数,将小数放前,大数放后.然后比较第2个数和第3个数,将小数放前,大数放后,如此继续,直至比较最后两个数,将小数放前,大数放后.重复第一趟步骤,直至全部排序完成. 举例说明:要排序数组:int[] arr={6,3,8,2,9,1}; 第一趟排序: 比较,6大于3,交换位置…

Atitit 图像处理30大经典算法attilax总结 1. 识别模糊图片算法2 2. 相似度识别算法(ahash,phash,dhash)2 3. 分辨率太小图片2 4. 横条薯条广告2 5. 图像与图片分类开2 6. 根据肤色归类,根据人物人脸分类.2 7. 其他分类算法2 8. 质量检测: 色偏检测. 亮度检测(曝光不足) 失焦检测 模糊检测  清晰度检测与评价2 9. 图片压缩 图片压缩 图片ocr 调整大小与分辨率 灰度化2 10. 图片叠加 几种叠加方式2 11. 高斯模糊2 11.…

Java中的经典算法之选择排序(SelectionSort) 神话丿小王子的博客主页 a) 原理:每一趟从待排序的记录中选出最小的元素,顺序放在已排好序的序列最后,直到全部记录排序完毕.也就是:每一趟在n-i+1(i=1,2,…n-1)个记录中选取关键字最小的记录作为有序序列中第i个记录.基于此思想的算法主要有简单选择排序.树型选择排序和堆排序.(这里只介绍常用的简单选择排序) b) 简单选择排序的基本思想:给定数组:int[] arr={里面n个数据}:第1趟排序,在待排序数据arr[1]~a…

引子 有句话怎么说来着: 雷锋推倒雷峰塔,Java implements JavaScript. 当年,想凭借抱Java大腿火一把而不惜把自己名字给改了的JavaScript(原名LiveScript),如今早已光芒万丈.node JS的出现更是让JavaScript可以前后端通吃.虽然Java依然制霸企业级软件开发领域(C/C + +的大神们不要打我...),但在Web的江湖,JavaScript可谓风头无两,坐上了头把交椅. 然而,在传统的计算机算法和数据结构领域,大多数专业教材和书籍的默认…

php经典算法 .冒泡算法,排序算法,由于在排序过程中总是小数往前放,大数往后放,相当于气泡往上升,所以称作冒泡排序 $array = array(a,f,c,b,e,h,j,i,g); function maopao_fun($array){ ) { return $arr; } $count = count($array); ;$i<$count;$i++){ ;$j>$i;$j--){ ]){ $tmp = $array[$j]; $array[$j] = $array[$j-]; $a…

JAVA经典算法40题 [程序1]   题目:古典问题:有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第四个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问每个月的兔子总数为多少? 1.程序分析:   兔子的规律为数列1,1,2,3,5,8,13,21.... public class exp2{ public static void main(String args[]){ int i=0; for(i=1;i<=20;i++) System.out.println(f(i)); }…

机器学习十大算法之KNN算法 前段时间一直在搞tkinter,机器学习荒废了一阵子.如今想重新写一个,发现遇到不少问题,不过最终还是解决了.希望与大家共同进步. 闲话少说,进入正题. KNN算法也称最近邻居算法,是一种分类算法. 算法的基本思想:假设已存在一个数据集,数据集有多个数值属性和一个标签属性,输入一个新数据,求新数据的标签. 步骤如下: 先将新数据拷贝n份,形成一个新的数据集: 逐行计算新数据集与原数据集的距离: 按距离长度排序后,统计前K个数据里,那个标签出现的次数最多,新数据就标记…