K-最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）算法是一种基于实例的学习方法，以其简洁明了的思路和广泛的适用性在机器学习领域占据重要地位。该算法的核心思想是：对于一个新的、未知类别的数据点，通过比较其与已知类别训练集中的数据点的距离，找出与其最近的K个邻居，并依据这K个邻居的多数类别来决定新数据点的类别归属...
knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)# 在训练集上训练模型 knn.fit(X_train,y_train)# 在测试集上进行预测 y_pred=knn.predict(X_test)# 计算准确率 accuracy=metrics.accuracy_score(y_test,y_pred)print(f'准确率:{accuracy}') 应用场景 6. 应用场景 K近邻算法广泛应用于图像识别、手写字体识别、推...
K-Nearest Neighbors k-最近邻算法,也称为kNN或k-NN,是一种非参数、有监督的学习分类器,它使用邻近度对单个数据点的分组进行分类或预测。虽然它可以用于回归问题,但它通常用作分类算法,假设可以在彼此附近找到相似点。 对于分类问题,根据比重分配类别标签,即使用在给定数据点周围最多表示的标签。虽然这在技术上被...
K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法既可处理分类问题,也可处理回归问题,其中分类和回归的主要区别在于最后做预测时的决策方式不同。KNN做分类预测时一般采用多数表决法,即训练集里和预测样本特征最近的K个样本,预测结果为里面有最多类别数的类别。KNN做回归预测时一般采用平均法,预测结果为最近的K个样本数据的平均...
K近邻KNN（k-nearest neighbor）是一种简单易懂的机器学习算法，其原理是找出挨着自己最近的K个邻居，并且根据邻居的类别来确定自己的类别情况。比如K为5个，即找出挨着自己最近的5个邻居，5个邻居中有4个是‘富人’，那么自己也会被标签为‘富人’。此处涉及几个点，一是距离如何计算，二是K值如何选择，三是如何...
K-近邻算法(K-Nearest Neighbors,KNN)是一种基本的分类和回归方法,它通过测量不同特征值之间的距离进行分类或预测。在分类问题中,KNN通过将测试样本与训练数据集中最接近的K个样本进行比较,从而预测测试样本所属的类别。在回归问题中,KNN通过寻找最接近的K个邻居的平均值来预测测试样本的输出值。KNN可以应用于各种领...
K近邻(K-Nearest Neighbors,简称KNN)算法是一种基本的机器学习算法,主要用于分类和回归问题。以下是对KNN算法的详细介绍: 1. 定义和原理 定义: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。原
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,可以取多类可以取多类。k近邻法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定。
1、基本概念 K近邻法(K-nearest neighbors,KNN)既可以分类,也可以回归。 KNN做回归和分类的区别在于最后预测时的决策方式。 KNN做分类时,一般用多数表决法 KNN做回归时,一般用平均法。 基本概念如下:对待测实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面