K-近邻算法（K-NN） 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是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 ...
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2018-01-06 18:03:18
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首先先介绍一下knn的基本原理： KNN是通过计算不同特征值之间的距离进行分类。 整体的思路是：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算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类 ...
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2018-01-05 20:51:54
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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：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。 如：绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还 ...
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2018-01-03 13:51:07
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从今天起，开始学习《机器学习实战》，并记录学习到的知识点。 -- 2017-12-31 1，第2章KNN算法笔记_函数classify0 ...
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2017-12-31 21:10:59
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《机器学习实战》知识点笔记目录 K-近邻算法(KNN)思想： 1，计算未知样本与所有已知样本的距离 2，按照距离递增排序，选前K个样本(K<20) 3，针对K个样本统计各个分类的出现次数，取最大次数的分类为未知样本的分类 函数classify0虽然只有短短的几行代码，涉及的知识点却非常多，具体的知识 ...
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2017-12-31 20:56:23
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（本文为原创，请勿在未经允许的情况下转载） 前言 手写字符识别是机器学习的入门问题，k-近邻算法（kNN算法）是机器学习的入门算法。本文将介绍k-近邻算法的原理、手写字符识别问题分析、手写字符识别的kNN实现、测试。 kNN算法原理 kNN算法是一种分类算法，即如何判定一组输入数据属于哪一类别的算法 ...
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2017-12-17 12:15:56
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一、kNN算法是机器学习的入门算法，其中不涉及训练，主要思想是计算待测点和参照点的距离，选取距离较近的参照点的类别作为待测点的的类别。 1，距离可以是欧式距离，夹角余弦距离等等。 2，k值不能选择太大或太小，k值含义，是最后选取距离最近的前k个参照点的类标，统计次数最多的记为待测点类标。 二、关于k ...
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2017-11-25 13:15:44
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程序主体： 以kNN算法为基础 增加了文件数据导入函数 增加了可视化操作 增加了算法错误率判定 算法改进 由于需要不同，书籍上的代码并不能很好契合程序，故作出一些改进。 文件数据导入函数中classLabelVector.append(int(listFromLine[0]))，其中把listFro ...
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2017-11-13 21:36:44
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简单的kNN算法，基本步骤： 1.对数据集进行设定 2.算出测试样本与给定数据集的距离 3.对各个距离进行排序 4.选取k个距离最小（即最接近数据集）的index 5.在k个距离中选取出现频率最多的标签，并把标签赋给测试样本 ps：程序思路简单，由于本人刚开始接触python，下面标出一些函数用作记 ...
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2017-11-12 14:55:18
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概述 KNN算法本身简单有效，是一种lazy-learning算法； 分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0； KNN分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为n，那么KNN的分类时间复杂度为O(n)。 如果K = 3，绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色 ...
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2017-11-10 10:50:24
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