k-近邻(k-Nearest Neighbor, 简称kNN)算法是一种常用的监督学习方法,其工作机制:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本,然后基于这k个“邻居”的信息进行预测。通常在分类任务中,使用多数表决法(majority vote method, 也叫投票法),即选择这k个样本中出现最多的类别标签作为预测结果;在...
k近邻法的特殊情况是k = 1 k=1k=1的情形,称为最近邻算法。对于输入的实例点(特征向量)x xx,最近邻法将训练数据集中与x xx最邻近点的类作为x xx的类。
机器学习之从零实现K近邻算法 在前面几节内容中,我们已经详细地介绍了KNN的基本思想与原理,以及kd树的构建过程和搜索原理等。但是对于KNN和kd树具体的实现细节并没有做过多的介绍。下面我们就开始正式介绍如何从零实现kd树以及完成整个KNN的代码实现。 根据第5.4.1节内容介绍,kd树本质上也就等同于二叉搜索树,因此,首...
机器学习之从零实现K近邻算法 在前面几节内容中,我们已经详细地介绍了KNN的基本思想与原理,以及kd树的构建过程和搜索原理等。但是对于KNN和kd树具体的实现细节并没有做过多的介绍。下面我们就开始正式介绍如何从零实现kd树以及完成整个KNN的代码实现。根据第5.4.1节内容介绍,kd树本质上也就等同于二叉搜索树,因此,首先...
K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，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。该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。概念介绍 用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，...