机器学习之K近邻算法(KNN) 标签: python 算法 KNN 机械学习 苛求真理的欲望让我想要了解算法的本质,于是我开始了机械学习的算法之旅 from numpy import * import operator from collections import Counter #KNN需要测试集,训练集,标签和k值 #测试集:你需要测试的数据 #训练集:给定的标准数据 #标签:每个标准数据的类别 #k值 :测试集和训练集相比较下前K个最相识的训练集的值 # 用KNN算法找出测试集的类别 #…

k近邻算法(KNN) 定义: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. from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler import pand…

一.写在前面 本系列是对之前机器学习笔记的一个总结,这里只针对最基础的经典机器学习算法,对其本身的要点进行笔记总结,具体到算法的详细过程可以参见其他参考资料和书籍,这里顺便推荐一下Machine Learning in Action一书和Ng的公开课,当然仅有这些是远远不够的,更深入的研究分析可以参见其他国外的论文及站点,此处不再一一列举.机器学习更多的是建模应用,这里仅是一个概要总结,并归纳分析各种算法优缺点,这些都是要了如指掌并且非常熟悉的. 关于机器学习: 基本上目前互联网公司的机器学习/…

一.K近邻算法基础 KNN------- K近邻算法--------K-Nearest Neighbors 思想极度简单 应用数学知识少 (近乎为零) 效果好(缺点?) 可以解释机器学习算法使用过程中很多细节问题 更完整的刻画机器学习应用的流程 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 实现我们自己的 kNN 创建简单测试用例 raw_data_X = [[3.393533211, 2.331273381], [3.110073483,…

六.网格搜索与 K 邻近算法中更多的超参数 七.数据归一化 Feature Scaling 解决方案:将所有的数据映射到同一尺度 八.scikit-learn 中的 Scaler preprocessing.py import numpy as np class StandardScaler: def __init__(self): self.mean_ = None self.scale_ = None def fit(self, X): """根据训练数据集X获得数据的均…

1. 什么是KNN 1.1 KNN的通俗解释 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. 用官方的话来说,所谓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(也就是上面所说的K个邻居),这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中. 如上图所示,有两类不同的样本数据,分别用蓝色的…

简介 K近邻法(knn)是一种基本的分类与回归方法.k-means是一种简单而有效的聚类方法.虽然两者用途不同.解决的问题不同,但是在算法上有很多相似性,于是将二者放在一起,这样能够更好地对比二者的异同. 算法描述 knn 算法思路: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. k近邻模型的三个基本要素: k值的选择:k值的选择会对结果产生重大影响.较小的k值可以减少近似误差,但是会增加估计误差:较大的k值可以减小估计误差,但…

下面的代码是在python3中运行, # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jul 3 17:29:27 2018 @author: Administrator """ from numpy import * #NumPy import operator #运算符模块 def createDataSet(): #这个只是导入数据的函数 group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0]…

K 近邻 (K-nearest neighbor, KNN) 算法直接作用于带标记的样本,属于有监督的算法.它的核心思想基本上就是 近朱者赤,近墨者黑. 它与其他分类算法最大的不同是,它是一种"懒惰"的学习算法 (lazy learning),因为实际上它并没有"训练"的过程,也不产生一个真实意义上的"模型",而只是一字不差地将所有训练样本保存起来,等到需要对新样本进行分类的时候,将新样本与所有训练样本进行比较,找出与其距离最接近的 k 个样本,…

最近在看knn算法,顺便敲敲代码. knn属于数据挖掘的分类算法.基本思想是在距离空间里,如果一个样本的最接近的k个邻居里,绝大多数属于某个类别,则该样本也属于这个类别.俗话叫,"随大流". 简单来说,KNN可以看成:有那么一堆你已经知道分类的数据,然后当一个新的数据进入的时候,就开始跟训练里的每个点求距离,然后挑出离这个数据最近的K个点,看看这K个点属于什么类型,然后用少数服从多数的原则,给新数据归类. 该算法的示意图,简单明了: 下面的算法步骤取自于百度文库(文库是一个好东西),代…

写在开头,打算耐心啃完机器学习实战这本书,所用版本为2013年6月第1版 在P19页的实施kNN算法时,有很多地方不懂,遂仔细研究,记录如下: 字典按值进行排序 首先仔细读完kNN算法之后,了解其是用距离来进行判别 程序清单2-1看不太明白,于是把具体的inX,dataSet,labels,k带进去大致明白了意思,这里不做演示 书上用字典进行存储,然后对字典的值进行排序,这里不太清楚故去学习了一下 这些理清楚之后,首先来看如何对字典的值进行排序: dict1 = {'a': 1, 'b': 4,…

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,就把该类输入实例分为这个类. KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类.它的的思路是: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.K通常是不大于20的整数.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 下面通过一个简单的例子说明一下…

k-Nearest Neighbors简介 对于该图来说,x轴对应的是肿瘤的大小,y轴对应的是时间,蓝色样本表示恶性肿瘤,红色样本表示良性肿瘤,我们先假设k=3,这个k先不考虑怎么得到,先假设这个k是通过程序员经验得到. 假设此时来了一个新的样本绿色,我们需要预测该样本的数据是良性还是恶性肿瘤.我们从训练样本中选择k=3个离新绿色样本最近的样本,以选取的样本点自己的结果进行投票,如图投票结果为蓝色:红色=3:0,所以预测绿色样本可能也是恶性肿瘤. 再比如 此时来了一个新样本,我们选取离该样本最近…

1.将数据分为测试数据和预测数据 2.数据分为data和target,data是矩阵,target是向量 3.将每条data(向量)绘制在坐标系中,就得到了一系列的点 4.根据每条data的target的不同,给点赋予不同的颜色 5.当新数据来到时,比如只有一条数据,将新数据绘制在坐标系中,就得到了新的一个点 6.确定k值,比如k=3 7.计算所有数据和新数据点的距离,找出最近的3个 8.根据结果判断新数据应该归属的分类,即为预测数据确定target 生成测试数据 import numpy as…

Python3.6.3下修改代码中def classify0(inX,dataSet,labels,k)函数的classCount.iteritems()为classCount.items(),另外print在Python新版本下是函数,print后面需加上一对括号,否则执行会报错. classify0详解 import numpy as np #用于分类的输入向量是inX,输入的训练样本集为dataSet, #标签向量为 labels ,最后的参数 k 表示用于选择最近邻居的数目,其中标签向量…

本文来自同步博客. P.S. 不知道怎么显示数学公式以及排版文章.所以如果觉得文章下面格式乱的话请自行跳转到上述链接.后续我将不再对数学公式进行截图,毕竟行内公式截图的话排版会很乱.看原博客地址会有更好的体验. 本文内容介绍机器学习的K近邻算法,用它处理分类问题.分类问题的目标是利用采集到的已经经过分类处理的数据来预测新数据属于何种类别. K近邻算法 K近邻算法对给定的某个新数据,让它与采集到的样本数据点分别进行比较,从中选择最相似的K个点,然后统计这K个点中出现的各个类别的频数,并判定频数最高…

KNN的函数写法 import numpy as np from math import sqrt from collections import Counter def KNN_classify(k,X_train,y_train,x): assert 1<=k<X_train.shape[0],"k must be valid" assert X_train.shape[0] == y_train.shape[0],\ "the size of X_train…

算法名称: k近邻算法 (kNN: k-Nearest Neighbor) 问题提出: 根据已有对象的归类数据,给新对象(事物)归类. 核心思想: 将对象分解为特征,因为对象的特征决定了事对象的分类. 度量每个特征的程度,将其数字化. 所有特征值构成元组,作为该对象的坐标. 计算待检测对象和所有已知对象的距离,选择距离最接近的k个已知对象 (k近邻中的k来源于此). 这k个对象中出现次数最多的分类就是待检测对象的分类. 重要前提: 需要有一批已经正确归类了的对象存在.也就是通常说的训练数据. 重…

一.kNN算法基础 # kNN:k-Nearest Neighboors # 多用于解决分裂问题 1)特点: 是机器学习中唯一一个不需要训练过程的算法,可以别认为是没有模型的算法,也可以认为训练数据集就是模型本身: 思想极度简单: 应用数学知识少(近乎为零): 效果少: 可以解释机械学习算法使用过程中的很多细节问题 更完整的刻画机械学习应用的流程: 2)思想: 根本思想:两个样本,如果它们的特征足够相似,它们就有更高的概率属于同一个类别: 问题:根据现有训练数据集,判断新的样本属于哪种类型: 方…

No.1. k-近邻算法的特点 No.2. 准备工作,导入类库,准备测试数据 No.3. 构建训练集 No.4. 简单查看一下训练数据集大概是什么样子,借助散点图 No.5. kNN算法的目的是,假如有新的数据加入,需要判断这个新的数据属于数据集中的哪一类 我们添加一个新的数据,重新绘制散点图 No.6. kNN的实现过程——计算x到训练数据集中每个点的距离 No.7. kNN的实现过程——使用argsort来获取距离x由近到远的点的索引组成的向量,进行保存 No.8. kNN的实现过程——指定…

一 KNN算法 1. KNN算法简介 KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,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对应的关系.输入没有标签的数据后,将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,提取出样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数.最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类作为新数据的…

台大机器技法跟基石都看完了,但是没有编程一直,现在打算结合周志华的<机器学习>,撸一遍机器学习实战, 原书是python2 的,但是本人感觉python3更好用一些,所以打算用python3 写一遍.python3 与python2 不同的地方会在程序中标出. 代码及数据:https://github.com/zle1992/MachineLearningInAction k-近邻算法 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定. 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高.对K的取值敏感!!! 适用…

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------…

在这篇文章 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 讲SVM的过程中,提到了KNN算法.有点熟悉,上网一查,居然就是K近邻算法,机器学习的入门算法. 参考内容如下:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 1.kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法. 最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器,记住所有的训练数据,对于…

机器学习K近邻算法的实现主要是参考<机器学习实战>这本书. 一.K近邻(KNN)算法 K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN)分类算法,理解的思路是: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. 我们采用一个图来进行说明(如下): 图中的蓝色小正方形和红色的小正方形属于两类不同的样本数据,图正中间的绿色的圆代表的是待分类的数据.现在我们可以根据K最近邻算法来判断绿色的圆属于哪一类数据? 如果K=3,绿色圆点的…

数据挖掘算法学习笔记汇总 数据挖掘算法(一)–K近邻算法 (KNN) 数据挖掘算法(二)–决策树 数据挖掘算法(三)–logistic回归 算法简介 KNN算法的训练样本是多维特征空间向量,其中每个训练样本带有一个类别标签.算法的训练阶段只包含存储的特征向量和训练样本的标签. 在分类阶段,k是一个用户定义的常数.一个没有类别标签的向量(查询或测试点)将被归类为最接近该点的k个样本点中最频繁使用的一类. 一般情况下,将欧氏距离作为距离度量 d=(x1−x2)2+(y1−y2)2−−−−−−−−−−…

第2章 k-近邻算法 KNN 概述 k-近邻(kNN, k-NearestNeighbor)算法是一种基本分类与回归方法,我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法. 一句话总结:近朱者赤近墨者黑! k 近邻算法的输入为实例的特征向量,对应于特征空间的点:输出为实例的类别,可以取多类.k 近邻算法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定.分类时,对新的实例,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.因此,k近邻算法不具有显式的学习过程. k 近邻算法实际上利用训练数据集对…

1.准备:使用Python导入数据 1.创建kNN.py文件,并在其中增加下面的代码: from numpy import * #导入科学计算包 import operator #运算符模块,k近邻算法执行排序操作时将使用这个模块提供的函数 def createDataSet(): group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels=['A','A','B','B'] return group,labels ##print(create…

摘要:K近邻(k-NearestNeighbor,K-NN)算法是一个有监督的机器学习算法,也被称为K-NN算法,由Cover和Hart于1968年提出,可以用于解决分类问题和回归问题. 1. 为什么要学习k-近邻算法 k-近邻算法,也叫KNN算法,是一个非常适合入门的算法 拥有如下特性: ● 思想极度简单 ● 应用数学知识少(近乎为零) ● 对于各位开发者来说,很多不擅长数学,而KNN算法几乎用不到数学专业知识 ● 效果好 ○ 虽然算法简单,但效果出奇的好 ○ 缺点也是存在的,后面会进行讲解…

0x00 概述   K近邻算法是机器学习中非常重要的分类算法.可利用K近邻基于不同的特征提取方式来检测异常操作,比如使用K近邻检测Rootkit,使用K近邻检测webshell等. 0x01 原理   距离接近的事物具有相同属性的可能性要大于距离相对较远的. 这是K邻近的核心思想. K邻近 K-Nearest Neighbor,KNN 算法,KNN指K个最近的邻居,可认为每个样本都能用与它最相近的K个邻居来代表. 算法核心思想 一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该…