一.KNN算法描述   KNN(K Near Neighbor):找到k个最近的邻居,即每个样本都可以用它最接近的这k个邻居中所占数量最多的类别来代表.KNN算法属于有监督学习方式的分类算法,所谓K近邻算法,就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(就是上面提到的K个邻居),如果这K个实例的多数属于某个类,就将该输入实例分类到这个类中,如下图所示.                                上图中有两种不同类别的样本数据,分别用蓝色正…

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.…

一.KNN算法原理 K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法. 它的基本思想是: 在训练集中数据和标签已知的情况下,输入测试数据,将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较,找到训练集中与之最为相似的前K个数据,则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类. 由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合.KNN算法不仅可以用…

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…

本篇文章分为两个部分,前一部分主要简单介绍K近邻,后一部分是一个例子 第一部分--K近邻简介 从字面意思就可以容易看出,所谓的K近邻,就是找到某个样本距离(这里的距离可以是欧式距离,曼哈顿距离,切比雪夫距离等)最近的K个数据,根据最近的K个邻居属于什么分类,来判断这个样本属于什么分类. 简单说一下优缺点: 优点:简单,适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签), kNN比SVM的表现要好. 缺点:I:计算量大  II.如果某个分类占绝对优势,分类的效果很差,比如,印度阿三主…

一.算法原理 还是图片格式~ 二.sklearn实现 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import seaborn as sns mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False from sklearn.dat…

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…

机器学习K近邻算法的实现主要是参考<机器学习实战>这本书. 一.K近邻(KNN)算法 K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN)分类算法,理解的思路是: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. 我们采用一个图来进行说明(如下): 图中的蓝色小正方形和红色的小正方形属于两类不同的样本数据,图正中间的绿色的圆代表的是待分类的数据.现在我们可以根据K最近邻算法来判断绿色的圆属于哪一类数据? 如果K=3,绿色圆点的…

讲授K近邻思想,kNN的预测算法,距离函数,距离度量学习,kNN算法的实际应用. KNN是有监督机器学习算法,K-means是一个聚类算法,都依赖于距离函数.没有训练过程,只有预测过程. 大纲: k近邻思想预测算法距离函数距离度量学习实验环节实际应用 k近邻思想: KNN基于模板匹配的思想,如要确定一个水果的类别,可以拿各种水果出来,看它和哪种水果长得像,就判定为哪种水果,这就是模板匹配思想.要拿一些实际的例子来,这些例子就相当于一些标准的模板,要预测样本属于哪个类型,就和这些例子比一遍,看和哪…

(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…