因为Python在默认状态下不支持源文件中的编码所致。解决方案有如下三种：一、在文件头部添加如下注释码：# coding= 例如，可添加# coding=utf-8二、在文件头部添加如下两行注释码：#!/usr/bin/python# -*- coding: -*- 例如，可添加# -*- cod....
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2015-09-19 17:58:59
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1.1、什么是K近邻算法何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。为何要找邻居？打个比方来说，假设你来到一个陌生的村庄，现在你要找到与你有着...
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2015-09-17 06:28:45
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K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法，总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法。其中的K表示最接近自己的K个数据样本。KNN算法和K-Means算法不同的是，K-Means算法用来聚类，用来判断哪些东西是一个比较相近的类型，而KNN算法是...
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2015-09-17 06:27:41
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KNN算法实现：提取文本：importnumpyasnp
//提取文本
defloadDataSet(fileName):
numFeat=len(open(fileName).readline().split(‘,‘))
dataMat=[];labelMat=[]
fr=open(fileName)
forlineinfr.readlines():
lineArr=[]
line=line.strip()
curline=line.split(‘,‘)
foriinrange..
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2015-09-14 16:53:03
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#KNN算法思路：#-----------------------------------------------------##step1:读入数据，存储为链表#step2:数据预处理，包括缺失值处理、归一化等#step3:设置K值#step4:计算待测样本与所有样本的距离(二值、序数、连续)#step5:投票决定待测样本的类别#step6:利用测试集测试..
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2015-09-04 12:41:49
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K最近邻算法是分类问题中经常使用的一种非参数方法。算法的思路清晰简洁：对于待分类的样本，找出与其最近的K个样本（即训练样本中的K个）。然后对这K个样本进行投票，待分样本与多数样本的类别一致。在该算法中有两个最主要的问题：1、最近怎么评价？2、到底K等于多少？对于第..
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2015-09-02 02:14:51
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一、前言图是一种重要的数据结构，本文主要表示图像的无向图。所谓无向图是指，图的节点间通过没有方向的边连接。无向图的表示：无向图G=,其中：1.V是非空集合，称为顶点集。2.E是V中元素构成的无序二元组的集合，称为边集。对于图像来说，每一个像素都可以看做是一个节点，根据具体节点连接选择方式的不同，可以...
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2015-09-01 21:25:12
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机器学习：k-近邻(kNN)算法的基本原理与Python实现。...
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2015-08-30 01:02:31
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K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法 R语言实现包：R语言中有kknn package实现了weighted k-nearest neighbor。决策树： R语言实现决策树：rpart扩展包iris.rp = rpart(Species~.,data = iris,.....
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2015-08-25 21:21:44
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1：算法是简单的叙述说明 由于训练数据样本和标签，为测试数据的示例，从最近的距离k训练样本，此k练样本中所属类别最多的类即为该測试样本的预測标签。简称kNN。通常k是不大于20的整数，这里的距离通常是欧式距离。2：python代码实现创建一个kNN.py文件，将核心代码放在里面了。(1)创建数据#创...
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2015-08-21 21:16:21
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