机器学习:K-近邻算法

【机器学习:K-近邻算法】的更多相关文章

[机器学习] k近邻算法

算是机器学习中最简单的算法了,顾名思义是看k个近邻的类别,测试点的类别判断为k近邻里某一类点最多的,少数服从多数,要点摘录: 1. 关键参数:k值 && 距离计算方式 && 分类决策规则 2. k=1, 即只取最近点,容易过拟合,k取较大值,容易欠拟合.k值越小,模型越复杂.k ＝ 3 or 5 works well. 3. k近邻算法的一个实现:kd树(k-k维空间,二叉树),分两步:构造kd树--搜索kd树.复杂度O(logN). 下图是一个kd树及对应二叉树: 4.…

Python3入门机器学习 - k近邻算法

邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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,并具有这个类别上样本的特性. 数据预备,这里使用random函数生成10*2的矩阵作为两列特征值,1个10个元素数组作为类别值 import numpy as npimport ma…

机器学习（1）——K近邻算法

KNN的函数写法 import numpy as np from math import sqrt from collections import Counter 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…

1.K近邻算法

(一)K近邻算法基础 K近邻(KNN)算法优点思想极度简单应用数学知识少(近乎为0) 效果好可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题更完整的刻画机器学习应用的流程图解K近邻算法上图是以往病人体内的肿瘤状况,红色是良性肿瘤.蓝色是恶性肿瘤.显然这与发现时间的早晚以及肿瘤大小有密不可分的关系,那么当再来一个病人,我怎么根据时间的早晚以及肿瘤大小推断出这个新的病人体内的肿瘤(图中的绿色)是良性的还是恶性的呢? k近邻的思想便可以在这里使用,我根据距离(至于距离是什么样的距离,我们后面会…

机器学习之K近邻算法（KNN）

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03：K近邻算法

本文来自同步博客. P.S. 不知道怎么显示数学公式以及排版文章.所以如果觉得文章下面格式乱的话请自行跳转到上述链接.后续我将不再对数学公式进行截图,毕竟行内公式截图的话排版会很乱.看原博客地址会有更好的体验. 本文内容介绍机器学习的K近邻算法,用它处理分类问题.分类问题的目标是利用采集到的已经经过分类处理的数据来预测新数据属于何种类别. K近邻算法 K近邻算法对给定的某个新数据,让它与采集到的样本数据点分别进行比较,从中选择最相似的K个点,然后统计这K个点中出现的各个类别的频数,并判定频数最高…