什么是K近邻? K近邻一种非参数学习的算法,可以用在分类问题上,也可以用在回归问题上. 什么是非参数学习? 一般而言,机器学习算法都有相应的参数要学习,比如线性回归模型中的权重参数和偏置参数,SVM的C和gamma参数,而这些参数的学习又依赖一定的学习策略.相比较而言,k近邻算法可以说是最简单,也是最容易理解的一种机器学习算法了. K近邻算法思想? 具体而言,在一个待测试样本周围找K个最近的点,然后根据这k个点进行决策,如果是分类问题,决策结果就是K个点中出现最多的类别:如果是回归问题,结果值为…

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…

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.…

第2章 k-近邻算法 KNN 概述 k-近邻(kNN, k-NearestNeighbor)算法是一种基本分类与回归方法,我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法. 一句话总结:近朱者赤近墨者黑! k 近邻算法的输入为实例的特征向量,对应于特征空间的点:输出为实例的类别,可以取多类.k 近邻算法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定.分类时,对新的实例,根据其 k 个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预测.因此,k近邻算法不具有显式的学习过程. k 近邻算法实际上利用训练数据集对…

#encoding:utf-8 from numpy import * import operator import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from os import listdir def makePhoto(returnMat,classLabelVector): #创建散点图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) #例如参数为349时,参数349的意思是:将画布分割成3行4…

k近邻算法是机器学习算法中最简单的算法之一,工作原理是:存在一个样本数据集合,即训练样本集,并且样本集中的每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据和所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据之后,将新数据的每个特征和样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据的分类标签作为新数据的标签.一般来说,我们只选取样本数据中前k个最相似的数据. Java实现: KNNData.java package KNN; public class KNNData implements C…

在这篇文章 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 讲SVM的过程中,提到了KNN算法.有点熟悉,上网一查,居然就是K近邻算法,机器学习的入门算法. 参考内容如下:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 1.kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法. 最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器,记住所有的训练数据,对于…

转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 ,感谢july的辛勤劳动 前言 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:http://weibo.com/1580904460/z1PosdcKj:2.神经网络:http://weibo.com/1580904460/yBmhfrOGl:3.编程艺术第28章:http://weibo.com/1580904460/z4ZGFiDcY.你看到,blog内…

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 #…

k 近邻算法是一种基本分类与回归方法.我现在只是想讨论分类问题中的k近邻法.k近邻算法的输入为实例的特征向量,对应于特征空间的点,输出的为实例的类别.k邻近法假设给定一个训练数据集,其中实例类别已定.分类时,对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预测.下面主要叙述k近邻算法,k近邻算法的模型和三个基本要素(距离度量.k值的选择.分类决策规则) k近邻算法 k近邻算法简单.直观: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近邻的k个实例,这k个实例…