国际权威学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12本月十大评选经典的数据挖掘算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive...
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编程语言 时间：
2015-06-23 15:09:58
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国际权威学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12本月十大评选经典的数据挖掘算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive...
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2015-06-22 19:11:57
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一、算法1、kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。最简单平庸的分类器或许是那种死记硬背式的分类器，记住全部的训练数据，对于新的数据则直接和训练数据匹配，假设存在同样属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。这样的方式有一个明显...
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2015-06-18 13:13:58
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k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN） 输入：实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出：实例的类别，可以取多类。 分类时，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进行预测。 实例类别已定，不具有显式的学习过程。k近邻法实际上利用训练数据集对特征 向量空间进行划分，并作...
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2015-06-11 21:05:23
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一、算法1、kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。最简单平庸的分类器或许是那种死记硬背式的分类器，记住全部的训练数据。对于新的数据则直接和训练数据匹配，假设存在同样属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。这样的方式有一个明显...
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2015-06-08 22:54:11
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机器学习实战ByMatlab（1）：KNN算法
KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近（欧式距离进行判断）的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。
当然，实际中，不同的K取值会影响到分类效果，并且在K个临近点的...
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2015-06-01 09:41:00
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数据量小，选用 high bias/low variance模型（Naive Bayes），因为low bias/high variance模型（KNN，logistic regression）会overfitNaive Bayes：简单，只需要计数就可以；数据量小时，也适用；如果各因素独立（比如词...
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2015-05-29 13:52:16
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国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, N...
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2015-05-26 00:12:30
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有监督的kNN近邻算法：
（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）选取与当前点距离最小的k个点
（4）确定前k个点所在类别的出现频率
（5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类
#数据样例
1 2:a
1 3:a
1 4:a
1 5:b
6 2:b
6 3:b
100 200:c
101 199:c
3...
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2015-05-24 21:58:04
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KNN是最简单的机器学习算法之一。在模式识别中，K-近邻算法（或近邻的简称）是一种用于分类和回归的非参数方法。[1]在这两种情况下，输入包含k个最近的训练样本在特征空间中。输出取决于近邻是用于分类或回归：l在kNN分类中，输出的是一个分类的关系。一个对象是由其邻居投票进行分类，被分类到最近的K个最近...
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2015-05-18 16:30:21
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