K-邻近算法

  • 采用测量不同特征值之间的距离来进行分类

  • Ad：精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定

  • Na：计算复杂度高，空间复杂度高

KNN原理

存在样本集，每个数据都存在标签，输入无标签的新数据后，算法提取出特征最相似的标签。

一般选取前K个数据，通常K不大于20，最后选择K个最相似的数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类标签。

适用

数值型和标称型

算法流程

  • 收集数据

    any method

  • 准备数据

    计算距离数值，最好为格式化的数据

  • 分析数据

    any method

  • 训练算法

    不适用KNN算法

  • 测试算法

    计算错误率

  • 使用算法

    实际应用

K-邻近算法的更多相关文章

  1. 《机器学习实战》学习笔记一K邻近算法

     一. K邻近算法思想:存在一个样本数据集合,称为训练样本集,并且每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据(这里的数据是一组数据,可以是n维向量)与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将 ...

  2. Python实现kNN（k邻近算法）

    Python实现kNN(k邻近算法) 运行环境 Pyhton3 numpy科学计算模块 计算过程 st=>start: 开始 op1=>operation: 读入数据 op2=>op ...

  3. 监督学习——K邻近算法及数字识别实践

    1. KNN 算法 K-近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)是分类算法,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( ...

  4. k邻近算法(KNN)实例

    一 k近邻算法原理 k近邻算法是一种基本分类和回归方法. 原理:K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例,这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实 ...

  5. <机器学习实战>读书笔记--k邻近算法KNN

    k邻近算法的伪代码: 对未知类别属性的数据集中的每个点一次执行以下操作: (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列 (3)选取与当前点距离最小的k个点 (4)确定 ...

  6. [机器学习实战] k邻近算法

    1. k邻近算法原理: 存在一个样本数据集,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对 ...

  7. kaggle赛题Digit Recognizer：利用TensorFlow搭建神经网络（附上K邻近算法模型预测）

    一.前言 kaggle上有传统的手写数字识别mnist的赛题,通过分类算法,将图片数据进行识别.mnist数据集里面,包含了42000张手写数字0到9的图片,每张图片为28*28=784的像素,所以整 ...

  8. 机器学习算法及代码实现–K邻近算法

    机器学习算法及代码实现–K邻近算法 1.K邻近算法 将标注好类别的训练样本映射到X(选取的特征数)维的坐标系之中,同样将测试样本映射到X维的坐标系之中,选取距离该测试样本欧氏距离(两点间距离公式)最近 ...

  9. k邻近算法理解及代码实现

    github:代码实现 本文算法均使用python3实现 1 KNN   KNN(k-nearest neighbor, k近邻法),故名思议,是根据最近的 $ k $ 个邻居来判断未知点属于哪个类别 ...

  10. 2 kNN-K-Nearest Neighbors algorithm k邻近算法（一）

    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 ...

随机推荐

  1. cucumber learning : http://www.cnblogs.com/puresoul/category/340832.html

    link Generate cucumber report by json website Sample as json file for cucumber report: [ { "key ...

  2. Java学习-041-颜色工具类（RGB,HEX）

    在日常的网页开发中,经常需要进行颜色数值获取.转换,例如获取红色,获取蓝色,获取绿色,RGB转十六进制颜色,十六进制颜色转RGB等,因而在学习过程中,写了一个小工具类,仅供各位小主参考! 多不闲言,直 ...

  3. spring boot servlet、filter、listener

    http://blog.csdn.net/catoop/article/details/50501686

  4. Python开发【第三章】：Python的文件操作

    一.文件操作模式概述 1.打开文件的模式: r, 只读模式[默认] w,只写模式[不可读:不存在则创建:存在则删除内容:] a, 追加模式[不可读:不存在则创建:存在则只追加内容:] 2." ...

  5. 带连接池的netty客户端核心功能实现剖解

    带连接池的netty客户端核心功能实现剖析 带连接池的netty的客户端核心功能实现剖析 本文为原创,转载请注明出处 源码地址: https://github.com/zhangxianwu/ligh ...

  6. mongodb配置

    Mongodb1. 安装2. CRUD3. 索引4. 副本及(replica sets)5. 分片(sharding) nosql 简单数据模型 元数据和应用数据分离 弱一致性 优势: 避免不必要的复 ...

  7. Beginning Android 4 中 Demo Basic/Switch 的问题.

    作者的版本: layout (main.xml): <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <Linea ...

  8. RDIFramework.NET 框架之组织机构权限设置

    RDIFramework.NET 框架之组织机构权限设置 对于某些大型的企业.信息系统,涉及的组织机构较多,模块多.操作权限也多,对用户或角色一一设置模块.操作权限等比较繁琐.我们可以直接对某一组织机 ...

  9. Leetcode: Strong Password Checker

    A password is considered strong if below conditions are all met: It has at least 6 characters and at ...

  10. 读取input:file的路径并显示本地图片的方法

    <!doctype html> <html> <head> <meta content="text/html; charset=UTF-8" ...