X = [[0], [1], [2], [3]] # 准备数据(数据一般有两个属性X,Y;分别代表一个物体的属性) y = [0, 0, 1, 1] # 和一个物体的分类结果(对于监督算法来说是必要的) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 创建一个KNN的模型 neigh.f...
k近邻算法(KNN)是一种非参数机器学习算法,可用于多种任务,包括填补缺失值。KNN通过找到与具有缺失值的数据点最相似的k个数据点,然后使用这k个数据点的值来填充缺失值来工作。 KNN是一个简单有效的算法,用于填充缺失值,并且可以用于数值和分类数据。但是,KNN可能在计算上很昂贵,尤其对于大型数据集。 要使用KNN填充...
结合局部敏感哈希的k近邻数据填补算法
k近邻(kNN)算法是缺失数据填补的常用算法,但由于需要逐个计算所有记录对之间的相似度,因此其填补耗时较高.为提高算法效率,提出结合局部敏感哈希(LSH)的kNN数据填补算法LSH-kNN.首先,对不存在缺失的完整记录进行局部敏感哈希,为之后查找近似最近邻提供索引;其次,针对枚举型、数值型以及混合型缺失数据分别提出对应的局部...
摘要 一种基于k近邻回归的电力输变电设备负荷数据缺失填补算法,其特征在于,填补步骤为:将数据集D分为两个子集,即子集Dm、子集Dc。将子集Dm中的向量x分为x=[xo;xm]。计算对应时刻值中,向量xo与子集Dc中所有向量的欧氏距离。根据距离大小对子集Dc中的向量进行升序排列,得到子集D'c。取子集D'c中的前k个向量...
k-近邻算法是缺失数据填补的常用算法,但由于需要逐个计算所有记录对之间的相似度,因此其填补耗时较高.为提高算法效率,提出结合局部敏感哈希的k-近邻数据填补算法.首先,对不存在缺失的完整记录进行局部敏感哈希,为之后查找近似最近邻提供索引;其次,针对枚举型,数值型以及混合型缺失 数据分别提出对应的局部敏感哈希方法,对...
k近邻(kNN)算法是缺失数据填补的常用算法,但由于需要逐个计算所有记录对之间的相似度,因此其填补耗时较高.为提高算法效率,提出结合局部敏感哈希(LSH)的k NN数据填补算法LSH-k NN.首先,对不存在缺失的完整记录进行局部敏感哈希,为之后查找近似最近邻提供索引;其次,针对枚举型,数值型以及混合型缺失数据分别提出对应的局...
摘要 一种基于k近邻回归的电力输变电设备负荷数据缺失填补算法,其特征在于,填补步骤为:将数据集D分为两个子集,即子集Dm、子集Dc。将子集Dm中的向量x分为x=[xo;xm]。计算对应时刻值中,向量xo与子集Dc中所有向量的欧氏距离。根据距离大小对子集Dc中的向量进行升序排列,得到子集D'c。取子集D'c中的前k个向量...