K近邻算法 （或简称kNN）是易于理解和实现的算法，而且是你解决问题的强大工具。 http://python.jobbole.com/87407/ 在本教程中，你将基于Python（2.7）从零开始实现kNN算法。该实现主要针对分类问题，将会用鸢尾花分类问题来演示。 这篇教程主要针对Python程序 ...
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2017-11-06 19:08:55
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一、概述 最近邻规则分类（K-Nearest Neighbor）KNN算法 由Cover 和Hart在1968年提出了最初的邻近算法， 这是一个分类（classification）算法 输入基于实例的学习（instance-based learning）， 懒惰学习（lazy learning） 二 ...
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编程语言 时间：
2017-10-26 15:36:30
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李航博士的《统计学习方法》毋庸置疑是机器学习的经典入门书籍之一，本文是针对其中KNN算法中的KD树进行更细致的分析。由于鄙人学识尚浅（是真的很浅），所以如果有误，希望大家指正。 关于KNN近邻算法请参考《统计学习方法》中的叙述，这里不再重复凑字数叙述了。 KD树的构建亦可以参考《统计学习方法》中的叙 ...
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2017-10-17 15:35:33
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作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/29187952/answer/48519630 我居然今天才看到这个问题，天……本专业，有幸听过他们这个实验的组会来解(che)答(dan)一下。 之前在陆朝阳组内开组会的时候师兄正好在做这个，我本科是这个专业的，之 ...
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2017-10-10 14:41:28
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1 KNN算法 1.1 KNN算法简介 KNN（K-Nearest Neighbor）工作原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系。输入没有标签的数据后，将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，提取出样 ...
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2017-09-24 23:38:56
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原理：计算当前点（无label，一般为测试集）和其他每个点（有label，一般为训练集）的距离并升序排序，选取k个最小距离的点，根据这k个点对应的类别进行投票，票数最多的类别的即为该点所对应的类别。代码实现（数据集采用的是iris）： 对比结果：custom的准确率： 0.95sklearn的准确率 ...
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2017-09-24 12:39:35
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作者：JLQing 数据挖掘-关联分析频繁模式挖掘Apriori、FP-Growth及Eclat算法的JAVA及C++实现： 网址：http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7494983 数据挖掘-基于贝叶斯算法及KNN算法的newsgroup18 ...
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2017-09-20 23:22:11
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KNN算法 存在一个训练样本集合，里面有n个训练数据，每个训练数据有m个特征。每个训练数据都标明了相对应的分类。比如： 其中一条数据有四个特征：体重，翼展等，也有相对应的种属。 则KNN算法就是将一条未知种属的数据的每个特征与训练样本集合中的每条数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集合特征最相似 ...
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2017-09-17 15:22:08
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代码如下： 实现一个小的KNN算法. 在kNNClassify()函数中 KNN算法的步骤： 1.计算测试数据与各个训练样本数据之间的距离，距离有两种计算方法,分别是欧式距离和曼哈顿距离 2.按照距离的递增关系进行排序 3.选取距离最近的前K个点 4.确定前K个点的所在类别的出现频率 5.返回前K个 ...
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编程语言 时间：
2017-08-14 18:55:38
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