KNN是一种易于实现的简单的机器学习算法,可用于执行机器学习过程中的回归和分类任务。其中,K值是一个参数,表示最近邻的数值。实际应用中,建议把K值指定为奇数。另外,在KNN算法中你可以选择不同的距离度量算法(最常见的是使用欧几里得距离、曼哈顿距离和明可夫斯基距离)。
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(K- Nearest Neighbor)法即K最邻近法,最初由 Cover和Hart于1968年提出,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路非常简单直观: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。该方法在定类决策上只...
K最近邻(KNN,K-NearestNeighbor)分类算法是指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...
KNN算法是一种基于实例的学习算法,或者说是局部逼近和将所有的计算推迟到分类之后的惰性学习算法。它的核心思想是:在特征空间中,如果有k个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。这里的k通常是一个较小的正整数,一般不超过20。 二、KNN算法的工作原理 KNN算法的工作原理可以分为以下几个步骤: 准...
KNN 算法的主要步骤包括数据预处理、计算距离、确定最近邻和进行分类等。 2.K-最近邻算法的计算方法 计算K-最近邻算法的过程可以分为以下几个步骤: (1)数据预处理:将原始数据转换为适用于计算距离的格式,如数值型数据。 (2)计算距离:采用欧氏距离、曼哈顿距离等方法计算数据点之间的距离。 (3)确定最近邻:对...
🍀KNN算法代码示例 首先需要导入numpy和matplotlib这两个库 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp from matplotlibimportpyplotasplt12 接下来将我们准备好的一组数据描绘成散点图 代码语言:javascript 复制 raw_data_X=[[5.1935,2.3312],[3.1201,1.7815],[1.3438,3.3684],[2.5323,3.2762],[2.2804,1.8670],[8.4...
K-最近邻算法(K-Nearest Neighbor,KNN)是一种经典的有监督学习方法,也可以被归为懒惰学习(Lazy Learning)方法。它基于“物以类聚”的原理,假设样本之间的类别距离越近则它们越有可能是同一类别。 KNN算法的工作原理简单且直观,当需要将一个测试样本分类时,它首先会计算测试样本与所有训练样本之间的距离,然后根据距...
KNN的独特之处在于它是一个“懒惰”的算法,意味着它不试图从训练数据中学习一个通用模式。它只是存储数据,并直接使用这些数据进行预测。它完全依赖于你如何定义“接近”,这取决于你使用的距离方法和设置的k值。 2: 实现KNN 2.1: KNN背后的数学 步骤1: 计算距离 ...