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python k近邻算法_python中的k最近邻居算法示例

参考链接： K最近邻居的Python实现 python k近邻算法       K最近邻居(KNN) (K-Nearest Neighbors (KNN))       KNN is a supervised...本教程将演示如何在遇到自己的分类问题的情况下在Python中使用KNN。 如果您想继续阅读，可以在此处找到与该示例相对应的Jupyter Notebook。        ...预测算法计算从未知点x到数据中所有点的距离。 然后，通过增加与x的距离来对数据中的点进行排序。 通过从“ K”个最接近点预测多数标签来进行预测。        ...sklearn的makeblobs函数返回一个2元素元组。 我们可以使用pd.DataFrame创建要素的数据框，并传入与要素数据相对应的第一个元组的索引。...我们可以尝试通过修改邻居数来提高结果的准确性。 这可以使用肘部方法来实现。

1.4K00

教程从头开始在Python中实现k最近邻居

k近邻算法如何工作 kNN算法属于基于数据实例的竞争学习和即时学习算法。 基于实例的算法是那些使用数据实例（或单条数据）对问题进行建模以便做出预测性决策的算法。...数据实例之间的客观相似性度量使得每个数据实例与“胜利”竞争或者与给定的不可见数据实例最相似并对预测进行贡献。 即时学习指的是这个算法直到需要预测的时候才建立一个模型。...我们可以通过允许每个邻居为他们的类属性进行投票来做到这一点，并以多数票作为预测。 以下提供了获得多个邻居的多数投票答复的功能。它假定所分种类是每个邻居的最后一个属性。...另外两个思路包括支持与预测的k个最相似实例的距离加权和用于搜索相似实例的更高级的基于数据树的结构。...以下是本教程的5个关键知识： k-最近邻：一个简单的算法来理解和实现，以及一个强大的非参数方法。 基于实例的方法：使用数据实例（观察）对问题进行建模。

2.6K80
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    【机器学习】kNN-最近邻居算法（附源码）

    本文将会介绍kNN的回归和分类算法，交叉验证和kNN算法的缺点。 1）kNN回归： ? 其中N{k}(x)是训练样本中离目标x最近的k个样本。...根据以上公式，我们可以看出在预测y的值时，kNN算法是求在训练样本中离x周围最近的k个样本所对应y值们的平均值。 以R语言为例，我们需要安装“kknn”包，简单的1NN例子如下： ?...如上图所示，在预测左图中小黑点的分类时，我们在k为半径的一个圆中发现蓝色点的数量大于橙色点的数量，根据kNN算法，我们把目标点归为蓝色点类。...3.交叉验证： 不少读者看到这里会好奇，在kNN模型中到底什么样的k最符合我的预测模型呢？ ? 从上图中发现，33NN模型由于方差较小显著优于1NN。然而，当k增加到100时，误差变得尤为显著。...简单的R代码实现如下，我们得到最佳的k值是33。 ? 4.kNN的缺点： 虽然kNN模型具有容易实现，简单快捷的优点。

    1.6K50

    NV12最近的邻居插值缩放和双线性插值缩放

    导言本文是一个优化的NV12图像缩放程序。有不同类型的图像缩放算法。它图像缩放算法的复杂性与图像质量损失和性能低下有关。我决定选择最简单的“最近邻居插值”和双线性插值，以调整NV12图像的大小。...在你阅读我的提示之前。你需要对格式有一些基本的概念。并且知道什么是插值缩放算法。如果您之前厌倦了RGBA格式的图像比例，您会更容易理解我的程序是如何工作的。...例如：Y00 Y01 Y10 Y11 份额 U00 和 V00Y20 Y21 Y30 Y31共享U10和V10算法最近的插值复制代码srcX = dstX * (srcWidth / dstWidth)...该算法只需使用“四舍五入”，将源图像中最近的像素值存储在dest图像数组中。因此，效果不会很大，通常会有一些严重的马赛克。双线性插值双线性插值同时使用小数部分和整数，根据四个像素计算最终像素值。...或者只是使用不同CPU的不同属性。但有时它需要巨大的更改（包括重新设计算法），同时将C代码转换为汇编代码。这取决于CPU的功能。

    2.2K21

    基于 mlr 包的 K 最近邻算法介绍与实践（上）

    该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的 k 个最近 (即特征空间中最邻近) 样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。...即给定一个训练数据集，对新输入的样本，在训练数据集中找到与该样本最邻近的 k 个实例， 这 k 个实例中的多数属于哪个类，则新输入的样本也属于哪个类。 2....k 值较小意味着只有与待分样本较近的训练实例才会对预测结果起作用，但容易发生过拟合；若 k 值较大，这时与待分样本距离较远的训练实例也会对预测起作用，可能使预测发生错误。...第二个参数 par.vals 表示参数值，用来指定希望算法使用的 k 个最近邻的数量。...该函数将模型预测的类与真实的类进行比较，并返回预测值与真实值之间匹配程度的性能指标。

    2.2K21

    基于 mlr 包的 K 最近邻算法介绍与实践（下）

    例如，基于这种交叉验证，我们的模型似乎很难区分非糖尿病患者和化学糖尿病患者。 这种交叉验证方法的唯一真正的好处是它比其他形式的交叉验证计算量更小。这使得它成为计算量大的算法中唯一可行的交叉验证方法。...对于 每一个 k 值，在所有这些迭代中进行平均性能度量，并与所有其他 k 值的平均性能度量比较。 Step 4....定义 wrapper 基本上是一个 learner，与一些预处理步骤联系在一起，在本文的例子中，是超参数调优，故使用函数 makeTuneWrapper(): knnWrapper 的函数实现 KNN 算法外， R 语言中还有 knn 或 kknn 函数也可实现 k 近邻分类和有权重的 k 近邻分类，相关的函数用法读者们可参考 R 中的帮助说明。...当然，你也可以使用最新的mlr3 包进行实践。下期小编将介绍机器学习中基于概率的分类算法: 逻辑回归。

    1.2K41

    K最近邻与线性分类器（上）

    Nearest Neighbor算法 现在我们用CIFAR-10的50000张图片作训练集，训练模型，然后Nearest Neighbor算法用测试图片和训练集中每一张图片去比较，然后将它认为最近邻的一个样本的类别来决定待分样本所属的类别...那最近邻是怎么判断的呢？最简单的方式就是曼哈顿距离算法，即L1距离算法，计算方式如下： ?...k-Nearest Neighbor分类器 为什么只用最相似的1张图片的标签来作为测试图像的标签呢？这不是很奇怪吗！是的，使用k-Nearest Neighbor分类器就能做得更好。...它的思想很简单：与其只找最相近的那1个图片的标签，我们找最相似的k个图片的标签，然后让他们针对测试图片进行投票，最后把票数最高的标签作为对测试图片的预测。...所以当k=1的时候，k-Nearest Neighbor分类器就是Nearest Neighbor分类器。从直观感受上就可以看到，更高的k值可以让分类的效果更平滑，使得分类器对于异常值更鲁棒。

    1.4K20

    数据分享|Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN（K-最近邻居）分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户

    数据包括客户人口统计信息（年龄，收入等），客户与银行的关系（抵押，证券账户等）以及客户对上次个人贷款活动的因变量（个人贷款）。...与贷款之间没有关联，也无法为将来的潜在贷款客户提供任何一般性结论。...大多数客户的收入在45,000到55K之间。...我们可以通过说平均值 大于 中位数来确认这一点 CCAvg 也是一个正偏变量，平均支出在0K到10K之间，大多数支出不到2.5K 抵押 70％的人的抵押贷款少于4万。...最近邻居） data.drop(\['Experience' ,'ID'\] , axis = 1).drop(labels= "PersonalLoan" , axis = 1) train\_set

    38740

    最近很火的评论用户显示地理位置

    前言 这个以前很多博客就已经有了,最近抖音、微博、微信公众号等平台添加了显示用户地理位置的功能,然后博主们也开始了安排上了.其实这个功能是很利于网络舆论的,按照目前的方向可能日后全部都要实名制了...话不多说...,朋友们,看教程~ 代码 将下方代码放入主题的functions.php文件中 function convertip($ip){ $ip1num = 0; $ip2num = 0; $ipAddr1...; return $ipaddr; } 注：只显示地理位置,不想显示运营商.把ipaddr = "ipAddr2";改为 添加完成后,再次打开主题评论模板comments.php文件,在您想显示的位置加上如下代码...> 文件 文件下载 - 奶牛快传 传输口令 - 【sdk7aq】 问题 我添加之后发现IPV6竟然不显示位置,IPV4是正常的,挂了全局代理的也不能正常显示真实地址.这个小老弟技术有限,等待大佬来解决这个问题

    1.7K20

    数据分享|Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN（K-最近邻居）分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户|附代码数据

    p=23518最近我们被客户要求撰写关于银行拉新活动的研究报告，包括一些图形和统计输出。项目背景：银行的主要盈利业务靠的是贷款，这些客户中的大多数是存款大小不等的责任客户（存款人）。...大多数客户的收入在45,000到55K之间。...我们可以通过说平均值 大于 中位数来确认这一点CCAvg 也是一个正偏变量，平均支出在0K到10K之间，大多数支出不到2.5K抵押 70％的人的抵押贷款少于4万。...最近邻居）data.drop(['Experience' ,'ID'] , axis = 1).drop(labels= "PersonalLoan" , axis = 1)train_set_dep ...----本文选自《Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN（K-最近邻居）分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户》。

    51500

    K最近邻算法：简单高效的分类和回归方法

    简介K最近邻（K-nearest neighbors，简称KNN）算法是一种基于实例的机器学习方法，可以用于分类和回归问题。它的思想非常简单，但在实践中却表现出了出色的效果。...它的工作流程如下计算待分类样本与训练集中每个样本之间的距离（通常使用欧氏距离或曼哈顿距离）选取距离最近的K个样本作为邻居根据邻居样本的标签进行投票，将待分类样本归类为得票最多的类别（分类问题）或计算邻居样本标签的平均值...通过计算待分类邮件与训练集样本的距离，并选取最近的K个邻居样本，根据这些邻居样本的标签进行投票，将待分类邮件划分为得票最多的类别，即确定该邮件是否为垃圾邮件。...= [sqrt(np.sum((x_train-x)**2)) for x_train in X_train]之后需要找出距离待预测点最近的k个点k = 3nearest = np.argsort(distance...)nearest[:k]运行结果如下之后将下标取出nearest = [i for i in nearest[:k]]运行结果如下找出最近的k个点下标值以后，找出这些样本对应的目标值top_K = [i

    42020

    【SFFAI分享】晋嘉睿：一种高效的基于邻居的异构图交互模型【附PPT与视频资料】

    通过分析前期工作的两类思路，一是基于基于图中邻居的信息，另一个是基于元路径的信息；重点探讨了交互信息在两种思路中缺失。进一步探讨了近来工作的尝试。...最终介绍了NIRec，一种高效的基于邻居的异构图交互模型。 01 自我介绍 晋嘉睿，上海交通大学博士二年级博士生，导师为俞勇教授和张伟楠副教授。研究兴趣是图数据挖掘和信息检索。 ?...元路径 基于元路径的定义，我们可以考虑在给定一个元路径的情况下，我们可以采样的一个路径，这个路径所路经的结点类型是由元路径所定义的，比如给定UGU的元路径，那么用户（User）结点下一个结点一定是组（...这种方法也可以被称为基于元路径的方法。在学习到结点的表征信息之后，便可以通过不同结点的表征，而这种表征便可以表示为用户或是物品的特征来帮组推荐系统做出正确的推荐。...基于邻居的异构图方法 上述方法往往是通过采样和聚合的方法得出最终结合，而这种方法往往会忽视交互信息。那么接下来便需要解释什么样的信息是异构信息，比如图4中，中国春节的时候，在北京的女性往往往往会购物。

    52030

    基于Redis实现排行榜周期榜与最近N期榜

    前言 业务已基于Redis实现了一个高可用的排行榜服务，长期以来相安无事。有一天，产品说：我要一个按周排名的排行榜，以反映本周内用户的活跃情况。于是周榜（按周重置更新的榜单）诞生了。...本以为可长治久安了，又有一天，产品体验业务后说：我想要一个最近7天榜，反映最近一段时间的用户活跃情况，不想让历史的高分用户长期占据榜首，可否？于是，滚动榜（最近N期榜）的需求诞生了。...滚动榜 方案探讨 滚动榜需要考虑多个周期榜数据的聚合与自动迭代更新，实现起来就没那么容易了。下面分析几个方案。...方案1：每日一个滚动榜，当日离线补齐数据 还以日榜为例，最近N天榜就是把前N-1天到当天的每一个日榜榜单累加即可，比如最近7天榜，就是前6天到当天的每一个日榜中相同元素数据累加。...总结 在榜单长度不大且并发量不高的场景下，使用关系数据库+Cache的方案实现排行榜有更高的灵活性。而在海量数据与高并发的场景下，Redis是一个更好的选择。

    9.3K82

    K最近邻算法：简单高效的分类和回归方法（二）

    ，包括监督学习、无监督学习和半监督学习算法数据预处理：sklearn提供了丰富的数据预处理工具，包括数据的缺失值处理、数据标准化、特征选择等模型评估与选择：sklearn提供了多种模型评估指标和交叉验证方法...，帮助用户评估和选择最佳模型高效的并行计算：sklearn在处理大规模数据集时，能够利用并行计算来加速计算过程使用sklearn进行机器学习任务使用sklearn进行机器学习任务通常包括以下步骤：加载数据集...回归问题：回归问题是指根据输入的特征预测一个连续的数值或浮点型输出。在回归问题中，目标是预测一个连续值而不是离散的类别。例如，预测房屋的售价、预测销售额的趋势、预测股票价格等。...区别分类问题和回归问题在目标变量的类型上有所不同。分类问题涉及到离散型的目标变量，例如类别标签，需要预测样本所属的类别。而回归问题涉及到连续型的目标变量，需要预测数值型的输出。...常用的分类算法包括K最近邻（KNN）、决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等，而常用的回归算法包括线性回归、岭回归、随机森林、梯度提升等。

    23850

    TKDE2023 | 为推荐系统注入先验知识: 基于近邻增强的对比学习推荐算法

    因此，在对比损失中一些潜在的与用户兴趣相关的邻居可能被视为假负样本，从而削弱了推荐模型的优化。例如，在图1中，对于锚定节点项目i，项目k和用户a分别是其最近和交互邻居。...节点k是i的最近邻居，通过ItemKNN算法找到，并且节点a是与项目i互动过的用户。 尽管提出了许多策略来解决将监督信号与对比损失相结合这一具有挑战性任务, 但仍然是一个复杂问题....NESCL计算准备阶段 本节将介绍如何找到锚节点i的最近邻。我们的工作中使用了两种memory-based的方法，即基于用户和基于物品。...然后基于相同的基座模型 LightGCN，我们可以得到两个表示矩阵， H^{'} 和 H^{''} 。然后，对于任何锚节点i，我们索引其最近邻居 S_i 和交互邻居 R_i^+ 的表示用于后续计算。...对于任何锚点i，给定其两个视图的表示 h_i^{'} 和 h_i^{''} ,最近邻的表示 h_k^{'} , k∈S_i 以及交互邻居的表示 h_a^{'} , a∈R_i^+ ，则可以得到以下两种监督损失函数

    44110

    基于 Milvus 构建的近似最近邻（ANN）搜索引擎

    ✏️ 作者介绍： 周充，格像科技后端工程师 需求背景 根据格像科技公司的业务需求，我们需要搭建一个近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor，即 ANN）搜索引擎，以便将在线向量相似搜索功能应用到公司其他业务中...我们搭建的 ANN 搜索引擎需要满足以下几个要求： 具备高可用性。 与公司现有的运维、监控和警报系统兼容。 可以水平扩展，在流量高峰时保证性能。 不同业务的索引资源相互隔离。...最终我们基于 Milvus 搭建了 ANN 搜索引擎，实现了上述需求。...但是这个方案需要我们在 K8S 上做一些定制，成本较高。...更多 Milvus 用户案例 我的机器人新同事 基于 Milvus 的钓鱼网站检测 相似问答检索——汽车之家的 Milvus 实践 蓝灯鱼 AI 专利检索在 Milvus 的实践 欢迎加入

    1.2K20

    用户浏览历史记录_微博怎么看最近浏览过的用户

    用户在访问每个商品详情页面时，都要记录浏览历史记录 历史记录只需保存多个商品的sku_id即可，而且需要保持添加sku_id的顺序，所以采用redis中的列表来保存，redis的数据存储设计 'history..._用户id': [sku_id列表] 在配置文件中增加浏览历史记录的redis配置 CACHES = { ......后端实现 在users/serializes.py中实现序列化器 class AddUserBrowsingHistorySerializer(serializers.Serializer): """ 添加用户浏览历史序列化器...self, request): """ 保存 """ return self.create(request) 前端实现 在detail.js中添加 mounted: function(){ // 添加用户浏览历史记录...redis_conn.lrange("history_%s" % user_id, 0, constants.USER_BROWSING_HISTORY_COUNTS_LIMIT-1) skus = [] # 为了保持查询出的顺序与用户的浏览历史保存顺序一致

    65120

    K近邻算法KNN的简述

    简单举个例子，你搬到了一个新的社区，想和你的邻居成为朋友。你开始与邻居交往了。你决定挑选和你的思维方式，兴趣和爱好相似的邻居。在这里思维方式，兴趣和爱好都是特色。...您根据兴趣，爱好和思维相似性决定您的邻居朋友圈。这类似于KNN的工作方式所谓K近邻，就是K个最近的邻居的意思。KNN算法既可以做分类，也可以做回归。 K是什么？...KNN使用K最近邻居来决定新数据点所属的位置。此决定基于特征相似性。 我们如何选择K的值？ K的选择对我们从KNN获得的结果产生了巨大影响。 我们可以采用测试集并绘制准确率或F1分数对不同的K值。...我们想要预测年龄和经验可用的新候选人的工资。 步骤1：为K选择一个值。K应该是一个奇数。 步骤2：找到每个训练数据的新点距离。 步骤3：找到新数据点的K个最近邻居。...K最近邻居的优点 简单的算法因此易于解释预测 非参数化，因此不对基础数据模式做出假设 用于分类和回归 与其他机器学习算法相比，最近邻居的训练步骤要快得多 K最近邻居的缺点 KNN在计算上是昂贵的，因为它在预测阶段搜索最近邻居的新点

    1.4K40
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