k NN是一种基本分类回归方法。k近邻法输出为实例类别，可以取多类 k NN假定给定一个训练集，其中的实例类别已定。分类时，对于新实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式预测。因此，k NN不具有显式的学习过程 $k$的选择、距离度量及分类决策规则(如多数表决)是k NN的三个基本 ...
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2019-11-24 15:59:39
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协同过滤是一类基于用户行为数据的推荐方法，主要是利用已有用户群体过去的行为或意见来预测当前用户的偏好，进而为其产生推荐。能用于协同过滤的算法很多，大致可分为：基于最近邻推荐和基于模型的推荐。其中基于最近邻推荐主要是通过计算用户或物品之间的相似度来进行推荐，而基于模型的推荐则通常要用到一些机器学习算法 ...
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2019-10-25 20:35:18
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1 import numpy as np 2 arr = np.array([[2, 3], [5, 4], [9, 6], [4, 7], [8, 1], [7, 2]]) 3 arr.shape 4 5 class KDTree(): 6 def __init__(self): 7 self.v... ...
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2019-10-22 23:45:04
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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大多数属于某一个类别，则该样 ...
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2019-09-25 12:29:33
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KNN最近邻算法原理 KNN英文全称K-nearst neighbor，中文名称为K近邻算法，它是由Cover和Hart在1968年提出来的 KNN算法原理： 1. 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离； 2. 按照距离递增次序排序； 3. 选择与当前距离最小的k个点； 4. 确定前k个点所在 ...
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2019-09-19 01:02:13
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Ultra-Scalable Spectral Clustering and Ensemble Clustering 1.Abstract: 在U-SPEC中，针对稀疏相似子矩阵的构造，提出了一种混合代表选择策略和k -最近邻代表的快速逼近方法。将稀疏相似子矩阵解释为二部图，利用转移割对图进行有效分 ...
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2019-09-11 15:33:48
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#用于分类的输入向量是inX，输入的训练样本集为dataSet， #标签向量为 labels ，最后的参数 k 表示用于选择最近邻居的数目，其中标签向量的元素数目和矩阵 dataSet 的行数相同。 def classify0(inX,dataSet,labels,k): dataSetSize =... ...
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2019-07-09 15:13:51
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一、KNN分类算法 K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法，是著名的模式识别统计学方法，在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一，也是基于实例的学习方法中最基本的，又是最好的文本分类算法之一。 通常，在分类任务中可使用“投 ...
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2019-06-10 10:41:21
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1、前沿 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：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。 选择k个最相似数据 ...
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2019-04-09 20:56:35
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KNN（K-Nearest Neighbor algorithm, K最近邻方法）是一种统计分类器，属于惰性学习。 基本思想：输入没有标签即未经分类的新数据，首先提取新数据的特征并与测试集中的每一个数据特征进行比较；然后从样本中提取k个最邻近（最相似）数据特征的分类标签，统计这k个最邻近数据中出现次 ...
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2019-04-02 21:13:33
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