K-近邻分类算法(KNN) C语言实现 /* 输入:数据集 输出:键入预测数据,输出预测类别 在txt文件中修改N和D的值 */ #include<stdio.h> #include<math.h> #include<stdlib.h> #define K 3 //近邻数k,决定模型的拟合能力 typedef float type; //动态创建二维数组 type...
k近邻算法(knn)的c语言实现 最近在看knn算法,顺便敲敲代码。 knn属于数据挖掘的分类算法。基本思想是在距离空间里,如果一个样本的最接近的k个邻居里,绝大多数属于某个类别,则该样本也属于这个类别。俗话叫,“随大流”。 简单来说,KNN可以看成:有那么一堆你已经知道分类的数据,然后当一个新的数据进入的时候,就...
k近邻算法c语言 K近邻算法(K-Nearest Neighbors,KNN)是一种基本的分类和回归算法。下面是一个简单的KNN算法的C语言实现,用于分类问题。这个例子中,我们假设有一个二维的数据集,并且我们想要根据这个数据集的类别标签来预测新的数据点的类别。 ```c include <> include <> include <> define DATA_SIZE 4 ...
我们用这个图做一个简单的介绍,蓝色方形(用B标识)和红色三角(R)代表两个不同的分类,绿色圆形(C)是待分类样本,根据KNN的思想,如果K=3,则C的最近邻有1B、2R,根据少数服从多数原则,C应该属于“R”的类型。如果k=5呢?C的最近邻有3B、2R,C是不是应该属于“B”类型了呢? 其中判定类别也有两种方法: 投票...
接下来,我们将使用C语言编写k近邻算法的代码。首先,我们需要定义一个结构体来表示样本数据。假设每个样本有n个特征,我们可以定义一个结构体如下: ```c typedef struct { double features[n]; int label; } Sample; ``` 其中,features数组存储了样本的n个特征,label表示样本的类别。接下来,我们可以定义一个函数...
K-近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种基本且广泛应用的机器学习算法。它属于监督学习,通常用于分类任务,但也可以用于回归。它基于这样一个假设:与某个数据点距离最近的 K 个数据点很可能与该数据点属于同一类别。KNN 算法是一种简单有效的机器学习算法,适用于各种类型的机器学习任务。KNN算法对于数据规模大的...
现在,突然来了一个不知道是喜欢写Python还是C(并且只可能属于其中之一)的人---五角星,要求你来判定这个人所属的类别。 一个可能的想法是:看看图上距离这个人(五角星)最近的几个人所属类别,比如就看距离这个人最近的3个人:其中有两个人喜欢写Python,而只有一个人喜欢写C(如下图所示) 按照...
k近邻算法(knn)的c语言实现 2016-11-04 17:39 −... LC_coding 3 13119 knn---k近邻算法 2019-12-17 15:15 −k近邻算法是几个机器学习算法中最简答的,很好理解也很容易实现。 它的工作原理是: 就不自己总结了,拿到博友的一段解释吧。原博客见:https://blog.csdn.net/weixin_41571493/article/deta...
1. k近邻算法简述 \[k\] 近邻法 (k-nearest neighbor,k-NN) 是一种基本分类与回归方法。以下只讨论分类问题中的 \[k\] 近邻法。 \[k\] 近邻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, \c…
根据算法,此时r=r+1=1,对应y轴,此时对应算法|S|>1,则我们分别递归的在F对应的左子树与右子树按y轴进行分类,得到中位节点分别为B,C点,如图所示: 对应树结构为: 而到此时,B的左孩子为A,右孩子为D,C的左孩子为E,均满足|S|==1,此时r = (r+1)mod2 = 0,又满足x轴排序,对x轴划分!则如图所示: ...