【2 kNN-K-Nearest Neighbors algorithm k邻近算法（二）】的更多相关文章

[机器学习系列] k-近邻算法（K–nearest neighbors）

C++ with Machine Learning -K–nearest neighbors 我本想写C++与人工智能,但是转念一想,人工智能范围太大了,我根本介绍不完也没能力介绍完,所以还是取了他的子集.我想这应该是一个有关机器学习的系列文章,我会不定期更新文章,希望喜欢机器学习的朋友不宁赐教. 本系列特别之处是与一些实例相结合来系统的讲解有关机器学习的各种算法,由于能力和时间有限,不会向诸如Simon Haykin<<NEURAL NETWORKS>>等大块头详细的讲解某一个领…

2 kNN-K-Nearest Neighbors algorithm k邻近算法（一）

给定训练数据样本和标签,对于某测试的一个样本数据,选择距离其最近的k个训练样本,这k个训练样本中所属类别最多的类即为该测试样本的预测标签.简称kNN.通常k是不大于20的整数,这里的距离一般是欧式距离. 2:python代码 2.1 kNN概述 2.1.1:准备:使用python导入数据 2.2.1:实施kNN算法 代码讲解: (a)tile函数 tile(inX, i),扩展长度:tile(inX, (i,j)) ;i是扩展个数,j是扩展长度. (b) python代码路径,需要导入os文件,…

2 kNN-K-Nearest Neighbors algorithm k邻近算法（二）

2.3 示例:手写识别系统 2.3 .1 准备数据:将图像转换为测试向量 训练样本:trainingDigits 2000个例子,每个数字大约200个样本 测试数据:testDigits 大约900个 为使用前面两个例子的分类器,我们需要先把图像格式转换为一个向量.将32x32二进制图像矩阵转换为1x1024的向量. 2.3.2 测试算法:使用k-近邻算法识别手写数字…

【1】KNN（K-nearest neighbors algorithm）

基本原理 KNN算法又叫最近邻居法,是一种非常简单易于掌握的分类算法. 其基本原理是,存在一个已知标签的数据集合,也就是训练样本集. 这个样本集中的每一个数据所属的分类都是已知的. 当一个没有标签的新数据需要确定自己属于哪个分类的时候, 只需要把新数据的每个特征和训练集中的每个数据的特征进行比较, 找出其中和新数据最相似(最近邻)的k个数据, 算法取这k个数据中出现次数最多的标签作为新数据的类别. 通常k不大于20. 代码实现 假如现在又四个已知点,[1.0, 1.1], [1.0, 1.0],…

<机器学习实战>读书笔记--k邻近算法KNN

k邻近算法的伪代码: 对未知类别属性的数据集中的每个点一次执行以下操作: (1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离: (2)按照距离递增次序排列 (3)选取与当前点距离最小的k个点 (4)确定前k个点所在类别的出现频率 (5)返回前k个点出现频率最好的类别作为当前点的预测分类 python函数实现 ''' Created on Sep 16, 2010 kNN: k Nearest Neighbors Input: inX: vector to compare to existing d…

机器学习算法( 二、K - 近邻算法)

一.概述 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 工作原理:首先有一个样本数据集合(训练样本集),并且样本数据集合中每条数据都存在标签(分类),即我们知道样本数据中每一条数据与所属分类的对应关系,输入没有标签的数据之后,将新数据的每个特征与样本集的数据对应的特征进行比较(欧式距离运算),然后算出新数据与样本集中特征最相似(最近邻)的数据的分类标签,一般我们选择样本数据集中前k个最相似的数据,然后再从k个数据集中选出出现分类最多的分类作为新数据的分类. 二.优缺点 优点:精度高.对…

k邻近算法(KNN)实例

一 k近邻算法原理 k近邻算法是一种基本分类和回归方法. 原理:K近邻算法,即是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,就把该输入实例分类到这个类中. 如上图所示,有两类不同的样本数据,分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示,而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据则是待分类的数据.这也就是我们的目的,来了一个新的数据点,我要得到它的类别是什么?好的,下面我们根据k近邻的思想来给绿色圆点进行分类. 如果K=3,绿色圆点的最邻近的3…

Python实现kNN（k邻近算法）

Python实现kNN(k邻近算法) 运行环境 Pyhton3 numpy科学计算模块 计算过程 st=>start: 开始 op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 格式化数据 op3=>operation: 计算测试文本到全部训练文本的距离 op4=>operation: 找出最优的k个距离 op5=>operation: 归一化k个距离 e=>end st->op1->op2->op3->op4->…

k最邻近算法——使用kNN进行手写识别

上篇文章中提到了使用pillow对手写文字进行预处理,本文介绍如何使用kNN算法对文字进行识别. 基本概念 k最邻近算法(k-Nearest Neighbor, KNN),是机器学习分类算法中最简单的一类.假设一个样本空间被分为几类,然后给定一个待分类的特征数据,通过计算距离该数据的最近的k个样本来判断这个数据属于哪一类.如果距离待分类属性最近的k个类大多数都属于某一个特定的类,那么这个待分类的数据也就属于这个类.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…

K NEAREST NEIGHBOR 算法(knn)

K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法,这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法, 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法.其中的K表示最接近自己的K个数据样本.KNN算法和K-Means算法不同的是,K-Means算法用来聚类,用来判断哪些东西是一个比较相近的类型,而KNN算法是用来做归类的,也就是说,有一个样本空间里的样本分成很几个类型,然后,给定一个待分类的数据,通过计算接近自己最近的K个样本来判断这个待分类数据属于哪个分类.你可以简单的理解为由那离自己最近的K个点来投…