一种基本分类与回归方法 工作原理是:1.训练样本集+对应标签 2.输入没有标签的新数据,将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签. 3.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据. 4.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-近邻算法没有进行数据的训练,直接使用未知的数据与已知的数据进行比较,得到结果.因此,可以说k-邻近算法不具有显式的学习过程. 距离度量:欧氏距离 工作流程: 收集数据:可以使用爬虫进…

算法原理 K最近邻(k-Nearest Neighbor)算法是比较简单的机器学习算法.它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类.它的思想很简单:如果一个样本在特征空间中的k个最近邻(最相似)的样本中的大多数都属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.第一个字母k可以小写,表示外部定义的近邻数量. 举例说明 首先我们准备一个数据集,这个数据集很简单,是由二维空间上的4个点构成的一个矩阵,如表1所示: 表1:训练集 其中前两个点构成一个类别A,后两个点构成一个类别B.我们用Python把这4个点在…

1. 基于实例的学习算法 0x1:数据挖掘的一些相关知识脉络 本文是一篇介绍K近邻数据挖掘算法的文章,而所谓数据挖掘,就是讨论如何在数据中寻找模式的一门学科. 其实人类的科学技术发展的历史,就一直伴随着数据挖掘,人们一直在试图中数据中寻找模式, 猎人在动物迁徙的行为中寻找模式 农夫在庄稼的生长中寻找模式 政客在选民的意见上寻找模式 恋人在对方的反应中寻找模式 企业家的工作是要辨别出机会,寻找出那些可以转变为有利可图的生意的行为中的一些模式,也即所谓的成功的模式,并且利用这些机会 科学家的工作是理…

一.概念 KNN主要用来解决分类问题,是监督分类算法,它通过判断最近K个点的类别来决定自身类别,所以K值对结果影响很大,虽然它实现比较简单,但在目标数据集比例分配不平衡时,会造成结果的不准确.而且KNN对资源开销较大. 二.计算 通过K近邻进行计算,需要: 1.加载打标好的数据集,然后设定一个K值: 2.计算预测对象与打标对象的欧式距离, 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式: 二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: 三维空间两点a(x1…

1.准备:使用Python导入数据 1.创建kNN.py文件,并在其中增加下面的代码: from numpy import * #导入科学计算包 import operator #运算符模块,k近邻算法执行排序操作时将使用这个模块提供的函数 def createDataSet(): group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels=['A','A','B','B'] return group,labels ##print(create…

预约助教问题: 1.计算1-NN,k-nn和linear regression这三个算法训练和查询的时间复杂度和空间复杂度? 一. WHy 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来,当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时,便可以对其进行分类.但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢,其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配,导致一个训练对象被分到了多个类的问题,基于这些问题呢,就产生了KNN. KNN基于这样一种假设,即相似的实例在某种距离度量上…

基本思想: 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,就把该输入实例分为这个类 距离度量: 特征空间中两个实例点的距离是两个实例点相似程度的反映,一般常用欧氏距离,更一般的有行内公式\(L_p\)或者Minkowski距离 \[L_p(x_i,x_j)=(\sum_{l=1}^{n}|x_i^{(l)}-x_j^{(l)}|^p)^{\frac{1}{p}}\] 当\(p=1\)时,为曼哈顿距离,\(L_1(x_i,x_j)=\s…

书中存在的一些疑问 kd树的实现过程中,为何选择的切分坐标轴要不断变换?公式如:x(l)=j(modk)+1.有什么好处呢?优点在哪?还有的实现是通过选取方差最大的维度作为划分坐标轴,有何区别? 第一种方法网上也没具体的解释,我不是很清楚其原因(可能要去论文上找原因). 不过第二种方法的话,方差越大,说明这个维度数据的相似性就越差,就越容易通过选取中点的方式将数据集分开,kd树的效率就越高,试想如果你挑了一个维度其中数据全为一样,那么kd树的建立过程就无法将使用挑选中位数的方法来达到,而且后面的…

KNN项目实战——手写数字识别 1. 介绍 k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法.它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作为训练样本集,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个数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新的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…

全文引用自<统计学习方法>(李航) K近邻算法(k-nearest neighbor, KNN) 是一种非常简单直观的基本分类和回归方法,于1968年由Cover和Hart提出.在本文中,主要介绍了分类方法.其输入为特征空间中的点,输出为给定实例的类别,可以选择多个类输出.K近邻算法通过给定的训练集对特征空间进行分类,分类时,对于输入的实例,通过判断其最近的k个实例的类别,选择多数类别为本实例的最终分类.因此,k近邻算法本质上并不具有显示的学习过程. 本篇文章通过介绍K近邻算法的k值选择.距离…