##“计算机出身要紧跟潮流” 机器学习作为如今发展的趋势需要被我们所掌握。而今我也需要开始learn机器学习，并将之后的所作所想记录在此。 今天我开始第一课--K临近算法。 一、k-临近的基础概念理解 学习开始前，我将用最简单的话来解释k-临近算法的思想。 K最近邻(k-Nearest Neighb ...
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2018-02-26 19:38:14
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Voronoi图，又叫泰森多边形或Dirichlet图，它是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成。N个在平面上有区别的点，按照最邻近原则划分平面；每个点与它的最近邻区域相关联。Delaunay三角形是由与相邻Voronoi多边形共享一条边的相关点连接而成的三角形。Delaunay三 ...
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2018-02-14 16:20:59
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用python实现了构建kd树，并输出目标点的k个近邻点，而不是最近邻点 ...
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2018-02-11 22:39:47
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最近邻分类 概念讲解 我们使用的是scikit learn 库中的neighbors.KNeighborsClassifier 来实行KNN. n_neighbors 是用来确定多数投票规则里的K值，也就是在点的周围选取K个值最为总体范围 weights : 这个参数很有意思，它的作用是在进行分类判 ...
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2018-01-28 19:06:57
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上次我们讲过《Spark机器学习（上）》，本文是Spark机器学习的下部分，请点击回顾上部分，再更好地理解本文。1.机器学习的常见算法 常见的机器学习算法有：l 构造条件概率：回归分析和统计分类；l 人工神经网络；l 决策树；l 高斯过程回归；l 线性判别分析；l 最近邻居法；l 感知器；l 径向基 ...
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2018-01-24 22:19:13
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转自 基于R-Tree的最近邻查询 BAB(Branch．and．Band)算法是由Nick Roussopoulousnl等人于1995年提出的，是最早的基于R．树的静态最近邻查询算法。该算法使用MINDIST和MINMAXDIST两个距离作为查询过程中的判断条件，对R树进行深度优先 搜索以查找最 ...
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2018-01-22 11:02:08
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FLANN库全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，它是目前最完整的（近似）最近邻开源库。不但实现了一系列查找算法，还包含了一种自动选取最快算法的机制,在一个度量空间X给定一组点P=p1,p2,…,pn，这些点必须通过以下方式进行预处理，给 ...
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2018-01-15 20:36:00
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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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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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