k近邻算法C++二维情况下的实现

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k近邻算法C++二维情况下的实现

k近邻算法C++二维实现这是一个k近邻算法的二维实现(即K=2的情况). #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> #include <queue> #include <cmath> using namespace std; const double inf = 1000.…

K近邻算法（二）

def KNN_classify(k, X_train, y_train, x): assert 1 <= k <= X_train.shape[0], "k must be valid" assert X_train.shape[0] == y_train.shape[0], \ "the size of X_train must equal to the size of y_train" assert X_train.shape[1] == x.sh…

02-16 k近邻算法

目录 k近邻算法一.k近邻算法学习目标二.k近邻算法引入三.k近邻算法详解 3.1 k近邻算法三要素 3.1.1 k值的选择 3.1.2 最近邻算法 3.1.3 距离度量的方式 3.1.4 分类决策规则 3.2 维数诅咒四.k近邻算法的拓展 4.1 限定半径k近邻算法 4.2 最近质心算法五.k近邻算法流程 5.1 输入 5.2 输出 5.3 流程六.k近邻算法优缺点 6.1 优点 6.2 缺点七.小结更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.…

python 机器学习（二）分类算法-k近邻算法

一.什么是K近邻算法? 定义: 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. 来源: KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法. 计算距离公式: 两个样本的距离可以通过如下公式计算,又叫欧式距离. 比如说,a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3) 欧式距离二.K近邻算法的实现 sk-learn近邻算法API sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_nei…

机器学习(四) 机器学习(四) 分类算法--K近邻算法 KNN (下)

六.网格搜索与 K 邻近算法中更多的超参数七.数据归一化 Feature Scaling 解决方案:将所有的数据映射到同一尺度八.scikit-learn 中的 Scaler preprocessing.py import numpy as np class StandardScaler: def __init__(self): self.mean_ = None self.scale_ = None def fit(self, X): """根据训练数据集X获得数据的均…

<转>从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法

转自 http://blog.csdn.net/likika2012/article/details/39619687 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时候,稍许感受到受人信任也是一种压力,愿我不辜负大家对我的信任…

用Python从零开始实现K近邻算法

KNN算法的定义: KNN通过测量不同样本的特征值之间的距离进行分类.它的思路是: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通常是不大于20的整数.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 下面通过一个简单的例子说明一下:如下图,绿色圆要被决定赋予哪个类,是红色三角形还是蓝色四方形?如果K=3,由于红色三角形所占比例为2/3,绿色圆将…