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机器学习实战笔记2(k-近邻算法)
1:算法简单描述        给定训练数据样本和标签,对于某测试的一个样本数据,选择距离其最近的k个训练样本,这k个训练样本中所属类别最多的类即为该测试样本的预测标签。简称kNN。通常k是不大于20的整数,这里的距离一般是欧式距离。 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 #创造数据集 def createDataSet(): ...
分类:其他好文   时间:2014-07-19 23:24:39    阅读次数:300
图像检索:二维直方图+flann+KNN+欧几里得距离
图像检索:二维直方图+flann+KNN+欧几里得距离...
分类:其他好文   时间:2014-07-12 16:33:53    阅读次数:419
数据挖掘十大经典算法
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...
分类:其他好文   时间:2014-07-09 00:04:28    阅读次数:235
kNN(K-Nearest Neighbor)最邻近规则分类
KNN最邻近规则,主要应用领域是对未知事物的识别,即推断未知事物属于哪一类,推断思想是,基于欧几里得定理,推断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近;K近期邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比較成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之中的一个。该方法的思路是...
分类:其他好文   时间:2014-07-07 15:33:04    阅读次数:182
数据挖掘十大经典算法
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...
分类:其他好文   时间:2014-07-06 19:26:24    阅读次数:221
[MachineLearning]KNN
# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Jun 18 11:46:15 2014@author: hp"""import numpy as npimport operatordef createDataSet(): group=np.random.ra...
分类:其他好文   时间:2014-06-21 13:30:34    阅读次数:331
机器学习笔记(1)
今天按照《机器学习实战》学习k-邻近算法,输入KNN.classify0([0,0],group,labels,3)的时候总是报如下的错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"<pyshell#75>",line1,in<module>KNN.classify0([0,0],group,labels,3)File"KNN.py",line16,inclassify0diffMat=til..
分类:其他好文   时间:2014-06-17 17:05:39    阅读次数:235
kNN(K-Nearest Neighbor)最邻近规则分类
KNN最邻近规则,主要应用领域是对未知事物的识别,即判断未知事物属于哪一类,判断思想是,基于欧几里得定理,判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近;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...
分类:其他好文   时间:2014-06-04 16:22:30    阅读次数:399
相似度度量 距离
在数据分析和数据挖掘的过程中,我们经常需要知道个体间差异的大小,进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析,数据挖掘中的分类和聚类算法,如K最近邻(KNN)和K均值(K-Means)。当然衡量个体差异的方法有很多,最近查阅了相关的资料,这里整理罗列下。 为了方便下面的解释和举例,先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异,它们都包含了N个维的特征,即X=(x1, x2, x3, ...
分类:其他好文   时间:2014-05-25 07:01:04    阅读次数:317
Python3.2 实现基于KNN算法的数据分类
Python3.2 实现基于KNN算法的数据分类...
分类:编程语言   时间:2014-05-11 02:59:46    阅读次数:332
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