输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最相邻)的分类标签。一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数。最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。 使...
K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN),是一种常用于分类的算法,是有成熟理论支撑的、较为简单的经典机器学习算法之一。该方法的基本思路是:如果一个待分类样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中K近邻)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,即近朱者赤,近墨者黑。显然,对当前待分类样本的分...
图中的 K 代表选取邻居(样本)的个数,也就是说参考多少个卧室数量相近的样本(特征距离最近)。通过综合考虑临近的 K 个房子的出租金额,计算我们房子的租金。 上述这个过程就是 K 近邻算法的原理:找出 K 个和自己最近的样本。那在选择 K 个邻居时,如何确定哪些样本离我最近呢? 有一种计算距离的方式为“欧式距离...
k-最近邻估计(k-NN): 基本思想: 对于一个给定的数据点,通过观察其邻近的k个数据点的标签(对于分类问题)或者值(对于回归问题),来预测该数据点的标签或值。 算法步骤: 1.计算待预测点与所有训练数据点之间的距离(通常使用欧氏距离)。 2.选择与待预测点距离最近的k个训练数据点。 3.对于分类问题,通过多数投票...
- 引言:对k近邻算法进行概述,提出文章的目的。 - k近邻算法的缺点:列举并详细分析计算复杂度高、数据不平衡问题和高维数据处理困难等方面存在的问题。 - k近邻算法改进方法:介绍加权k近邻算法、特征选择与降维技术以及基于密度的聚类方法等改进策略。 - 实验结果分析与比较:对不同改进方法在准确性和计算效率上的表现...
深度学习常见主流经典算法概述(一)(从k近邻,线性分类器,SVM,神经网络讲起),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
1、机器学习概述; 2、特征工程及字典、文本特征抽取; 3、数据归一化和标准化,数据降维; 4、k-近邻算法以及案例; 5、朴素贝叶斯算法以及案例; 6、算法的精确率和召回率; 7、交叉验证与网格搜索对k-近邻算法调优。
k-近邻算法(KNN)算法概述(分类器) KNN通过测量不同特征值之间的距离进行分类。大致思路:一个样本在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。那么该样本也属于这个类别。 参考书籍:《python经典学习实例》、《机器学习实战》 源码地址:https://github.com/Metatronxl/MachineLearning/tree/...