我正在通过“Python机器学习入门:数据科学家指南”一书来教自己机器学习，我现在在k近邻部分。作者指出，由于“预测速度慢，不能处理多个特征”，该算法在实际生活中很少使用。然而，在许多文章中，k近邻被提到是数据科学家最流行的算法之一。有人能在这里给我解释一下吗？
浏览 2提问于2018-12-10得票数 0
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填充numpy数组中的空白
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我只想以最简单的方式插入一个3D数据集。线性插值，最近邻，所有这些都足够了(这是从一些算法开始的，所以不需要准确的估计)。除了使用kdtree或类似的方法编写一个成熟的最近邻算法之外，我真的找不到一个通用的N维最近邻插值器。
浏览 0提问于2011-04-05得票数 15
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使用最近邻算法，我已经为每辆车计算了最相似的汽车列表，并希望能够显示例如最相似的五辆汽车的特征。我想在我的类中为most_similar_cars使用哪种类型的字段？请注意，这种关系不是对称的。也就是说，虽然汽车B可能是汽车A的最近邻居，但汽车A不一定是汽车B的最近邻居。我还需要能够区分最相似的、第二相似的、第三相似的等等。
浏览 20提问于2016-07-21得票数 0
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在阅读时，我偶然发现了这句话：
今天使用的最流行的技术中有很大一部分是这两个简单过程的变体。事实上，1近邻，其中最简单的，占据了低维问题市场的很大一部分。它是参考线性回归和k-最近邻算法.我想知道这句话有多准确。更具体地说，今天使用的流行ML方法不依赖于这两种简单方法的假设和特性？
浏览 8提问于2014-02-03得票数 1
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我正在尝试理解计算机视觉中的图像插值算法。我意识到有一大堆插值技术，如线性，双三次，最近邻等，用于图像旋转。最近邻技术似乎是这一领域最简单的算法。此外，上面帖子中的大多数答案只是抛出了一些代码，没有太多解释最近邻技术是如何实现图像旋转问题的……谁能解释一下如何使用最近的邻居围绕自定义轴心点(下图中显示的红色标记)旋转RGB图像(如下图所示)？
浏览 43提问于2019-06-24得票数 1
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在一组D维向量中，最近邻居算法可以有效地获取整个集合中每个向量的n个最近邻居。
然而，在这样的集合中，如果有多个相同的向量，最近邻居算法将首先返回相同的向量作为最近的向量。但是，有没有一种算法就像最近邻搜索一样，不考虑相同的向量？
浏览 3提问于2012-12-19得票数 0
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给定一个文档，我希望在数据库中找到最相似的文档。
我的想法是实现某种近邻算法，该算法将所有记录作为训练序列，并返回最相似的文档(包括这两个文档相似程度的某种百分比)。
浏览 0提问于2013-01-15得票数 1
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对于二维几何中的n个随机点，对于每一个点，我需要找出4个(如果不存在)最近点(qa，qb，qc，qd)，其中qa是最接近的左顶点，qb是最接近的右上点，qc是最近的<code>E19<// p >左底部<代码>E 210</代码>点，qd是最近的点p。存储点坐标及其最近邻引用的最佳数据结构是什么？什么算法将是最快或执行最多的？
注意:这个问题比最近邻算法要多得多，因为每个点需要4个近邻点。
浏览 2提问于2012-07-18得票数 3
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给定2维空间中的一个点集合S，提供一个算法来计算该集合中每个点的最近邻居(欧几里得)。我想这叫做最近邻图，不是吗？有没有现有的有效算法(N log N)，其中N= len(S)？
浏览 0提问于2010-09-11得票数 1
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我使用relieff算法来研究各种输入的排序，以解决一个分类问题。我有五个输入和大约500个观察。我用MATLAB来解决这个问题。我想知道如何为ReliefF算法选择k的值
浏览 5提问于2016-03-13得票数 2
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二维树最近邻算法的澄清
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我正在尝试为2d树实现一个递归的最近邻算法。递归(和展开递归)对我来说仍然是一种困惑，我发现的最好的伪代码来自于这个StackOverflow问题：
我想知道是否有可能在不使用中值的情况下构造最近邻算法的递归版本。如果有人能为我提供伪代码，我将不胜感激。
浏览 2提问于2015-04-26得票数 2
当我在sklearn中使用knn算法时，我可以得到我指定的半径内的最近邻居，即它返回该半径内最近邻居的圆形。有没有一个实现可以指定两个半径值来返回最近邻居的椭圆形状？
浏览 3提问于2016-06-29得票数 4
最近邻搜索问题有很多工作，所以我想知道如果我想做，我可以利用这些算法进行最近邻搜索吗？
也许我可以一遍又一遍地做k近邻搜索，直到我找到一个超出半径范围的点，但我想这可能会造成很多浪费。
浏览 43提问于2015-04-23得票数 6
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我需要在处理过程中编写最近邻域算法，但我在将算法实现为伪代码时遇到了问题。我有一个包含数组和表中所有数字的模板，现在我只需要使用算法。我使用的是二维数组。有人能帮帮忙吗？
浏览 0提问于2016-04-04得票数 0
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我只是想从Weka近邻算法中获得一些好的结果。我将在我的解释中使用一些冗余作为一种尝试让概念理解的方法：
有没有一种方法可以使多维空间标准化，使任何两个实例之间的距离始终与对因变量的影响成正比？换句话说，我有一个统计数据集，我想使用“最近邻”算法来查找与指定测试实例最相似的实例。不幸的是，我的初始结果是无用的，因为两个在值上非常接近的属性与因变量的相关性很弱，这将错误地偏向距离计算。在最近邻距离计算中，可以使用什么算法来适当设置每个自变量的权重，以使距离与因变量在统计上
浏览 0提问于2015-11-02得票数 1
我有一个非常大的语料库，每个元素都包含大量的高维数据。元素不断被添加到语料库中。潜在地，每次交互只需要考虑语料库的一部分。元素被标记，可能带有多个标签和与这些标签的强度相关联的权重。据我所知，数据并不稀疏。我的目标是高端智能手机设备。理想情况下，处理可以在同一设备上完成，但我对将其传输到普通服务器的可能性持开放态度。我一直在阅读有关随机forrest决策树、受限boltzmann机器、深度学习boltzm
浏览 2提问于2012-09-23得票数 1
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