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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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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机器学习实战一（kNN） 跟着老师做一个项目，关于行车记录仪识别前方车辆，并判断车距，不太好做。本来是用OpenCV，做着做着，突然发现需要补习一下机器学习的内容。 这本书买了很久了，当时还是看了很多人推荐，不过到现在才想起翻出来看。第二章kNN的例子刚跟着做完，书里讲的很清楚，代码条理分明，只不过 ...
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2018-01-01 18:23:04
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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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kNN是一种基本分类与回归方法。k-NN的输入为实例的特征向量，对应于特征空间中的点；输出为实例的类别，可以取多类。k近邻实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型”。k值的选择、距离度量及分类决策规则是k近邻的三个基本要素。算法输入：训练数据集T={(x1,y1),(x2,y... ...
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2017-12-31 12:00:05
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#coding:utf-8 import os import numpy as np import pandas as pd from sklearn import datasets from sklearn import preprocessing from sklearn import neig... ...
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2017-12-25 13:44:17
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1.概述1.1 原理：（测量不同的特征值之间的距离进行分类） 存在样本数据集合，即训练样本集，并且样本集中的每个数据都存在多个特征和标签，即我们知道样本数据和其所属分类，在我们输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征和样本集中的数据对应的特征进行比较，然后根据相应算法（本节选择的是欧氏距离）提取与... ...
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2017-12-21 21:48:52
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