# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Mar 7 09:17:17 2018 @author: admin """ ####################################################### #kNN cluster... ...
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2018-03-09 15:33:12
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KNN算法在python里面可以使用pip install指令安装，我在实现之前查看过安装的KNN算法，十分全面，包括了对于手写体数据集的处理。我这里只是实现了基础的识别方法，能力有限，没有数据处理方法。 电脑太渣，没有自己训练数据集。 选取的数据集是已经处理好的。 如果自己要手动处理数据集，推荐m ...
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2018-02-28 16:27:30
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一 、决策树概述 前面我们讲的kNN算法，虽然可以完成很多分类任务，但它最大的缺点是无法给出数据的内在含义，而决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解。决策树算法能够读取数据集合，决策树的一个重要任务是为了数据所蕴含的知识信息，因此，决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取一系列规则，在这些机器 ...
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2018-02-12 13:57:28
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Python实现Knn算法 关键词：KNN、K-近邻(KNN)算法、欧氏距离、曼哈顿距离 KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思路是：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。K通常是不大于20的整数。KNN算法 ...
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2018-02-11 18:05:01
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1.C4.5算法 2. k 均值聚类算法 3.支持向量机 4. Apriori 关联算法 5.EM 最大期望算法 Expectation Maximization 6、PageRank 算法 7、AdaBoost 迭代算法 8、kNN 算法 9、朴素贝叶斯算法 10、CART 分类算法。 1.C4. ...
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2018-02-05 10:40:41
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最近邻分类 概念讲解 我们使用的是scikit learn 库中的neighbors.KNeighborsClassifier 来实行KNN. n_neighbors 是用来确定多数投票规则里的K值，也就是在点的周围选取K个值最为总体范围 weights : 这个参数很有意思，它的作用是在进行分类判 ...
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2018-01-28 19:06:57
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特征：样本的属性。比如：西瓜的颜色、瓜蒂的形状、敲击的声音就是特征 标签：样本的类别。比如：好瓜”和“坏瓜”这两个判断就是标签 一、介绍 KNN分类算法，是理论比较成熟，最简单的机器学习算法之一，既可用于分类，又可应用于回归 核心思想：计算一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本，k个样本大多数属于某 ...
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2018-01-23 20:44:25
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一、算法概述1、kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器，记住所有的训练数据，对于新的数据则直接和训练数据匹配，如果存在相同属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。这种方式有一个明 ...
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2018-01-15 22:38:09
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KNN与Kmeans感觉没啥联系，但是名字挺像的，就拿来一起总结一下吧。 初学者的总结。 KNN是监督学习，Kmeans是无监督学习。 KNN用于分类，Kmeans用于聚类。 先说KNN: 对于KNN，有一批已经标注好label的训练样本，将这批样本的数据转换为向量表示，然后选择度量向量距离的方式。 ...
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2018-01-10 11:31:08
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kNN算法概述 kNN算法是比较好理解，也比较容易编写的分类算法。 简单地说，kNN算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 我们可以假设在一个N维空间中有很多个点，然后这些点被分为几个类。相同类的点，肯定是聚集在一起的，它们之间的距离相比于和其他类的点来说，非常近。如果现在有个新的点，我们不 ...
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2018-01-07 16:04:58
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