近邻算法是机器学习算法中的入门算法,该算法用于针对已有数据集对未知数据进行分类. 该算法核心思想是通过计算预測数据与已有数据的相似度猜測结果. 举例: 如果有例如以下一组数据(在下面我们统一把该数据作为训练数据): 身高 年龄 国籍 170 23 中国 180 21 美国 185 22 俄国 175 24 中国 120 23 日本 我们将该组数据的前两列作为一个特征值.最后一项作为一个待分类结果.当数据量足够大时,能够通过该数据便可得出较为精确的分类. 比如我们拿到測试数据.年龄23岁,身高17…

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…

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…

''' 数据集:Mnist 训练集数量:60000 测试集数量:10000(实际使用:200) ''' import numpy as np import time def loadData(fileName): ''' 加载文件 :param fileName:要加载的文件路径 :return: 数据集和标签集 ''' print('start read file') # 存放数据及标记 dataArr = [] labelArr = [] # 读取文件 fr = open(fileName)…

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,…

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/…

转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674/ 从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时…

目录 k近邻算法 一.k近邻算法学习目标 二.k近邻算法引入 三.k近邻算法详解 3.1 k近邻算法三要素 3.1.1 k值的选择 3.1.2 最近邻算法 3.1.3 距离度量的方式 3.1.4 分类决策规则 3.2 维数诅咒 四.k近邻算法的拓展 4.1 限定半径k近邻算法 4.2 最近质心算法 五.k近邻算法流程 5.1 输入 5.2 输出 5.3 流程 六.k近邻算法优缺点 6.1 优点 6.2 缺点 七.小结 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.…

目录 KNN-k近邻算法 一.KNN基础 二.自己写一个knn函数 三.使用sklearn中的KNN 四.自己写一个面向对象的KNN 五.分割数据集 六.使用sklearn中的鸢尾花数据测试KNN 七.使用sklearn中的手写数字数据集测试KNN 八.超参数 九.更多关于k近邻的思考 我是尾巴 KNN-k近邻算法 KNN(k-Nearest Neighbors)思想简单,应用的数学知识几乎为0,所以作为机器学习的入门非常实用.可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题.能够更加完整地刻画机器…

(一)K近邻算法基础 K近邻(KNN)算法优点 思想极度简单 应用数学知识少(近乎为0) 效果好 可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题 更完整的刻画机器学习应用的流程 图解K近邻算法 上图是以往病人体内的肿瘤状况,红色是良性肿瘤.蓝色是恶性肿瘤.显然这与发现时间的早晚以及肿瘤大小有密不可分的关系,那么当再来一个病人,我怎么根据时间的早晚以及肿瘤大小推断出这个新的病人体内的肿瘤(图中的绿色)是良性的还是恶性的呢? k近邻的思想便可以在这里使用,我根据距离(至于距离是什么样的距离,我们后面会…