java的knn算法 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

文章/答案/技术大牛

发布

KNN算法

综述 Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法分类(classification)算法输入基于实例的学习(instance-based learning), 懒惰学习(lazy learning...算法详述 2.1 步骤：为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照选择参数K,对任意一个未知实例选取最近的K个已知实例进行归类，通常K的值不会太大，选取1,3,5,7等等的奇数计算未知实例与所有已知实例的距离...6个欧氏距离，选取最近的3个距离对应的点A,B,C三个点，由于这三个点都属于Romance类型，则未知数据G点根据最近邻规则分类（KNN）也属于Romance类型。...若选取的点中两个类型都存在，则遵从少数服从多数的原则，选取类别数目多的作为未知点的类别。 5. 算法优缺点： ? 上图有两个不同类别的点分别为红色和蓝色，绿色的点为新的实例，问这个点的归类？...所以KNN算法对于K的选择非诚敏感，K=1时，不能够防止噪音，通常会增大K，以增加对噪音的健壮性 5.1 算法优点简单易于理解容易实现通过对K的选择可具备丢噪音数据的健壮性 5.2 算法缺点需要大量空间储存所有已知实例

9022 0

KNN算法

KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种基本且常用的监督学习算法，它既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。不过，KNN在分类问题中更为常见。...以下是KNN算法的主要步骤和概念：定义K值： K值表示在预测时，我们考虑的“邻居”的数量。选择合适的K值很重要，过小的K值可能导致过拟合，而过大的K值可能导致欠拟合。...训练过程： KNN算法没有显式的训练过程，因为它不学习任何参数或模型。相反，它存储整个训练数据集。预测过程：对于一个新的数据点，KNN算法会计算它与训练数据集中所有点之间的距离。...K值选择：K值的选择对模型性能有很大影响，通常需要通过交叉验证等方法来确定最优的K值。优点： KNN算法简单易懂，易于实现。它不需要训练过程，因此可以快速地进行预测。 KNN可以处理多分类问题。...缺点： KNN对训练数据的规模很敏感，当训练数据很大时，计算距离可能会非常耗时。 KNN需要存储整个训练数据集，因此空间复杂度较高。 KNN对特征的尺度敏感，需要进行特征缩放。

4000 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

KNN算法的Python实现

# KNN算法思路： #-----------------------------------------------------# #step1:读入数据，存储为链表 #step2:数据预处理，包括缺失值处理...、归一化等 #step3:设置K值 #step4:计算待测样本与所有样本的距离(二值、序数、连续) #step5:投票决定待测样本的类别 #step6:利用测试集测试正确率 #-------------...----------------------------------------# 注：因为是python的初学者，可能很多高级的用法还不会，所以把python代码写的像C还请大家不要吐槽。...同时希望大家指出其中的错误和有待提高的地方，大家一起进步才是最棒的。...archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult # Author :CWX # Date :2015/9/1 # Function: A classifier which using KNN

6261 0

深入浅出KNN算法（一） KNN算法原理

一.KNN算法概述 KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法...那么什么是KNN算法呢，接下来我们就来介绍介绍吧。二.KNN算法介绍 KNN的全称是K Nearest Neighbors，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看出一些KNN算法的蛛丝马迹了。...三.KNN特点 KNN是一种非参的，惰性的算法模型。什么是非参，什么是惰性呢？...KNN算法的优势和劣势了解KNN算法的优势和劣势，可以帮助我们在选择学习算法的时候做出更加明智的决定。那我们就来看看KNN算法都有哪些优势以及其缺陷所在！...KNN算法优点简单易用，相比其他算法，KNN算是比较简洁明了的算法。即使没有很高的数学基础也能搞清楚它的原理。模型训练时间快，上面说到KNN算法是惰性的，这里也就不再过多讲述。预测效果好。

14.3K3 0

最懒惰的算法—KNN

总第77篇本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...01|算法简介： KNN是英文k-nearest neighbor的缩写，表示K个最接近的点。...1、K值的选取 K值的选取将会对KNN算法的结果产生重大的影响，下面通过一个简单的例子说明一下：如下图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。...表6-1:来源于网络现在有一电影A，已知其打斗次数为18，接吻次数为90，需要利用knn算法去预测该电影属于哪一类别。

2.4K5 0

数据挖掘算法-KNN算法

算法简介邻近算法，又叫K近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。...个人感觉KNN算法(K-NearestNeighbor)一种极其简单粗暴的分类方法，举一个例子，比如说你想知道一个人是不是喜欢打游戏，就可以观察他最亲密的几个朋友是不是都喜欢打游戏，如果大多数都喜欢打游戏...kNN算法的核心思想是如果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，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。...由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。...KNN算法实现鸢尾花数据集 Iris 鸢尾花数据集内包含 3 类分别为山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica），共 150

8062 0

kNN分类算法

算法简介 KNN（K-Nearest Neighbor）算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。...KNN算法的思想非常简单：对于任意n维输入向量，分别对应于特征空间中的一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或预测值。...(X_predict) y_predict[0] # 1 # 上面即为预测结果封装自己的kNN算法 import numpy as np from math import sqrt from collections...但我们可以使用经验法则来探寻其最优值，或复制用于其他问题的值，也可以通过反复试验的方法例子训练神经网络的学习速率。 kNN算法中的k 支持向量机的C和sigma超参数。...kNN算法中的超参数超参数k 在上面的示例中，k的值都是由我们自己手动设定，由k设置的不同，模型的准确率也不同，那么k取多少的时候，能够得到最优解呢？

1.2K2 0

KNN近邻算法

K近邻(KNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。...kNN算法的核心思想是如果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，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。...-- 邻近算法百度百科 KNN近邻算法思想根据上文 K-means 算法分类，可以将一堆毫无次序的样本分成N个簇，如下： ?...3个点为：K、M、U、W，无法判断黄色的四边形属于哪个簇，因此不能为偶数当K=5时，直观看出黄色的四边形周围的3个点为：K、M、U、W、Z，就可以判断黄色的四边形属于绿色簇 KNN近邻算法就是以一定量的训练样本...，来对其他未知样本进行分类，分类的标准和选取的K值有很大关系 KNN近邻算法实现假设训练样本为： clusters = { 'cluster2': {'H': {'y': 25, 'x': 27

1.2K4 0

KNN算法应用

利用Iris数据集来使用KNN算法 1.1 Iris数据集介绍 ? Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。...(predictedLabel) 运行结果： D:\dev\Anaconda3\python.exe D:/code/python/PyCharm/MachineLearning/KNN/iris.py...自己实现KNN算法 2.1 数据 irisdata.txt，和前面的一样，只不过是txt格式的 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa...,这里为4 for x in range(len(trainingSet)): # 计算trainingSet中的每个实例距离testInstance的距离dist...sorted(classVotes.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) return sortedVotes[0][0] # 计算算法的准确率

9182 0

KNN算法API

是判断为蓝色的小正方形还是红色的小三角形？方法：应用KNN找绿色的邻居，但一次性看多少个邻居呢（K取几合适）？...有时候出现K值选择困难的问题 KNN算法的关键是什么？答案一定是K值的选择，下图中K=3，属于红色三角形，K=5属于蓝色的正方形。这个时候就是K选择困难的时候。...测试集评估模型 print('测试集准确率:', estimator.score(x_test, y_test)) 3.小结 KNN 算法中K值过大、过小都不好，一般会取一个较小的值 GridSearchCV...工具可以用来寻找最优的模型超参数，可以用来做KNN中K值的选择 K近邻算法的优缺点：优点：简单，易于理解，容易实现缺点：算法复杂度高，结果对K取值敏感，容易受数据分布影响本期主要介绍了KNN算法的...API及分类划分的方法及评估，下一期我们将会引入案例更好的理解和巩固KNN算法，下期还将介绍距离的度量方法

3761 0

R分类算法-KNN算法

分类(Classification)：分类算法通过对已知类别训练数据集的分析，从中发现分类规则，以此预测新数据的类别，分类算法属于监督学习的类型。...KNN算法（K Nearest Neighbors） K近邻节点算法 KNN算法从训练集中找到和新数据最接近的K条记录，然后根据他们的主要分类来决定新数据的类别。...抽样方法 sample(x,size,replace=FALSE) x 待抽样的样本 size 抽样的数量 replace 是否可放回抽样，默认为FALSE knn 在”class...”包中 install.packages(“class”) knn(train,test,cl,k=1) train 训练数据 test 测试数据 cl 训练数据的正确结果 k...KNN中的K值，默认值为1 模型调优，调整K值代码实现： #install.packages("class"); library(class) #https://en.wikipedia.org/wiki

1.9K7 0

KNN算法MATLAB实现

一、kNN概念描述请参考：https://www.omegaxyz.com/2018/01/08/knn/ kNN算法又称为k最近邻(k-nearest neighbor classification...)分类算法。...kNN算法的核心思想是，在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。...该算法涉及3个主要因素：训练集、距离与相似的衡量、k的大小；主要考虑因素：距离与相似度的；二、举例说明右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？...三、MATLAB实现 KNN.m：KNN标签预测，输入测试数据、样本数据、样本标签、K值输出数据：对单个样本预测的标签值 MATLAB function relustLabel = KNN(inx

1.6K2 0

K近邻算法KNN的简述

什么是KNN？ K近邻算法又称KNN，全称是K-Nearest Neighbors算法，它是数据挖掘和机器学习中常用的学习算法，也是机器学习中最简单的分类算法之一。...KNN的使用范围很广泛，在样本量足够大的前提条件之下它的准确度非常高。 KNN是一种非参数的懒惰学习算法。其目的是使用一个数据库，其中数据点被分成几个类来预测新样本点的分类。...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？...这与K-means中使用的弯头方法非常相似。在测试误差率的K值给出了K的最佳值。 ? KNN算法原理我们可以使用K折叠交叉验证来评估KNN分类器的准确性。 KNN如何运作？...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

1.7K4 0

KNN近邻算法详解

什么是 KNN近邻算法？通常我们都知道这么一句话 “近朱者赤近墨者黑” ， KNN算法就是这句话的完美诠释了。...KNN近邻算法实践这里我们会使用到 sklearn 和 numpy 两个库，当然就算你不熟悉也没关系，这里主要就是为了直观的感受一下 KNN 算法。...KNN 的原理吧 KNN算法手写实现思路首先我们理一下，knn的几个关键因素： ① neighbors，我们该选取几个邻居作为目标分类的依据。...话虽如此，但是如果你觉得这样就可以用好 KNN 那就有点太想当然了, 学好一个算法不是目的，用好一个算法才是真正的牛逼... 下面我们就来谈谈 KNN 的调参......KNN是否可以用于回归算法？

1.1K2 0

机器学习_knn算法_1

K-近邻算法（KNN）勾股定理，如何进行电影分类众所周知，电影可以按照题材分类，然而题材本身是如何定义的?...但是爱情片中的亲吻镜头更多，动作片中的打斗场景也更频繁，基于此类场景在某部电影中出现的次数可以用来进行电影分类。本章介绍第一个机器学习算法：K-近邻算法，它非常有效而且易于掌握。...#KNN算法是有监督的学习,数据必须带有目标值 #要求数据的样本要平衡 #要清楚k值的作用:找周围离自己最近的几个数据 #数据处理 #建立模型->训练数据->模型评估->预测数据 #机器学习应对的三种数据...sklearn ： scikit-learn :机器学习 KNeighborsClassifier ：分类(有监督的学习)算法（很少遇到回归的算法）步骤： 1.先实例化一个空模型 knn = KNeighborsClassifier...sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor 鸢尾花识别用于分类导包，机器学习的算法KNN、数据蓝蝴蝶 In [16]: iris=sns.load_dataset

7044 0

机器学习_knn算法_2

In [27]: from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5...1，则这种评估的结果就是准确率） In [28]: knn.score(X_train,y_train) Out[28]: 0.9703703703703703 进行测试 In [29]: y_pred...= knn.predict(X_test) 准确率判断原理(利用的是广播机制，索引对比) In [30]: import pandas as pd import numpy as np np.sum(...）网格搜索（找值高的）和交叉验证（找相对较高的）(优化算法) grid search & cross validation GridSearchCV (可见网络搜索较重要一些) estimator...: 估计器，算法(要求写算法的实例，knn) param_grid ：估计器的参数，k的值，要求是一个散列表（n_neighbors:[1,3,5,7,10]）（散列类型，hash） cv

6064 0

kNN分类算法实例1：用kNN改进约会网

原著中，所有归一化、kNN算法，分类器都是作者自己写的。代码可以用于理解算法原理，用于使用就没有必要，而且代码基于的版本是2.7，难以直接使用。...源代码及其详解可以参考以下链接：机器学习实战—k近邻算法(kNN)02-改进约会网站的配对效果既然有了优秀的sklearn库可以为我们提供现成的kNN函数，为什么不直接调用它呢？...自带的kNN算法做分类的流程: 用sklearn实现knn算法的实现流程以下是代码（更多细节请参考附在最后的参考资料）: #!...官网归一化、标准化、正则化介绍及实例如何使用sklearn中的knn算法?...用sklearn实现knn算法的实现流程洗牌函数shuffle()和permutation()的区别是什么? 如何使用with open（）as filename?

2.2K1 0

KNN算法及python实现

前言 KNN算法即K-Nearest Neighbor，也是机器学习十大经典算法之一。...前文讲解了K-means算法，今天我们就继续讲KNN算法，两者看起来挺相似的，但区别还是很大的，看完本片文章你就会明白了。一、引入问题：确定绿色圆是属于红色三角形、还是蓝色正方形？ ?...我们可以看到，KNN本质是基于一种数据统计的方法！其实很多机器学习算法也是基于数据统计的。...缺点 KNN算法是懒散学习方法(lazy learning)，而一些积极学习的算法要快很多。需要存储全部的训练样本输出的可解释性不强，例如决策树的可解释性较强。...五、python实例实现下面引入一个实例，通过python代码具体看下KNN算法的流程。

1.7K2 0

kNN（k-近邻算法）

**k-近邻算法（kNN），**它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，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的对应关系。...输人没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取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，作为新数据的分类。...k-近邻算法的一般流程收集数据：可以使用任何方法。准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式。分析数据：可以使用任何方法。训练算法：此步驟不适用于k-近邻算法。...测试算法：计算错误率。使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行k-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类，最后应用对计算出的分类执行后续的处理。

6391 0

K近邻算法(KNN)详解

基本概念 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，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。...如下图: 如上图所示，有两类不同的样本数据，分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示，而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据则是待分类的数据。...这也就是我们的目的，来了一个新的数据点，我要得到它的类别是什么？好的，下面我们根据k近邻的思想来给绿色圆点进行分类。...从上面例子我们可以看出，k近邻的算法思想非常的简单，也非常的容易理解，那么我们是不是就到此结束了，该算法的原理我们也已经懂了，也知道怎么给新来的点如何进行归类，只要找到离它最近的k个实例，哪个类别最多即可...缺点:需要大量的空间储存已知的实例、算法的复杂度高.因为这类样本实例的数量过大，但这个新的未知实例实际并未接近目标样本.

7443 0

点击加载更多

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭