这里是写给小白看的,大牛路过勿喷. 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…

# # kNN 分类算法 a = np.array([[1,1],[1.2,1.5],[0.3,0.4],[0.2,0.5]]) #构造样本数据 labels = ['A','A','B','B'] # print(a.shape[0]) # 行数 shape(1)表示列数 diffMat = np.tile (np.array([[1.5,1.2]]),(a.shape[0],1)) - a #tile(被重复数据,(重复几行,每行重复几次)) # diffMat # [[ 0.5 0.2]…

kNN算法 算法优缺点: 优点:精度高.对异常值不敏感.无输入数据假定 缺点:时间复杂度和空间复杂度都很高 适用数据范围:数值型和标称型 算法的思路: KNN算法(全称K最近邻算法),算法的思想很简单,简单的说就是物以类聚,也就是说我们从一堆已知的训练集中找出k个与目标最靠近的,然后看他们中最多的分类是哪个,就以这个为依据分类. 函数解析: 库函数 tile() 如tile(A,n)就是将A重复n次 a = np.array([0, 1, 2]) np.tile(a, 2) array([0,…

一  算法原理:已知一个训练样本集,其中每个训练样本都有自己的标记(label),即我们知道样本集中每一个样本数据与所属分类的对应关系.输入没有标记的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中的数据对应的特征进行比较,然后提取样本集中特征最相似数据的分类标记.一般的,我们选择样本集中前k个最相似的数据分类标签,其中出现次数最多的分类作为我们新数据的分类标记.简单的说,k_近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 算法优点: 精度高.对异常值不敏感,无数据输入假设. 算法缺点: 由于要将每个…

KNN与Kmeans感觉没啥联系,但是名字挺像的,就拿来一起总结一下吧. 初学者的总结. KNN是监督学习,Kmeans是无监督学习. KNN用于分类,Kmeans用于聚类. 先说KNN: 对于KNN,有一批已经标注好label的训练样本,将这批样本的数据转换为向量表示,然后选择度量向量距离的方式.例如 欧式距离,曼哈顿距离,夹脚余弦等.对于这批样本记为W. 然后来一个待分类的样本S,选取W中距离样本S距离最近的K个样本.这K个样本中哪种类别的样本多,则该样本S的分类就是哪种. KNN的优缺点:…

__author__ = '糖衣豆豆' from numpy import * from os import listdir import operator #从列方向扩展 #tile(a,(size,1)) #实现KNN算法,需要指定k,需要测试数据集,需要训练数据集,类别名(标签), def knn(k,testdata,traindata,labels): #通过shape获得行数 traindatasize=traindata.shape[0] #扩展testdata的维数,tile函数…

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

1.算法讲解 KNN算法是一个最基本.最简单的有监督算法,基本思路就是给定一个样本,先通过距离计算,得到这个样本最近的topK个样本,然后根据这topK个样本的标签,投票决定给定样本的标签: 训练过程:只需要加载训练数据: 测试过程:通过之前加载的训练数据,计算测试数据集中各个样本的标签,从而完成测试数据集的标注: 2.代码 具体代码如下: #!/usr/bin/env/ python # -*- coding: utf-8 -*- import csv import random from m…

学习 machine learning 的最低要求是什么?  我发觉要求可以很低,甚至初中程度已经可以.  首先要学习一点 Python 编程,譬如这两本小孩子用的书:[1][2]便可.   数学方面,只需要知道「两点间距离」的公式(中学的座标几何会读到). 这本书第二章介绍 kNN 算法,包括 Python 程序: 其他章节的数学要求可能不同,但我目的是想说明,很多实用的人工智能的原理,其实也很简单的. kNN 是什么?  For example: 开始时,所有 data points 的 l…

在十大经典数据挖掘算法中,KNN算法算得上是最为简单的一种.该算法是一种惰性学习法(lazy learner),与决策树.朴素贝叶斯这些急切学习法(eager learner)有所区别.惰性学习法仅仅只是简单地存储训练元组,做一些少量工作,在真正进行分类或预测的时候才开始做更多的工作.有点像是平时不努力学习功课,到了考前才开始临时抱佛脚的感觉. KNN(k-nearest-neighbor)算法的思想是找到在输入新数据时,找到与该数据最接近的k个邻居,在这k个邻居中,找到出现次数最多的类别,对其…