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1.K-近邻(KNearestNeighbor,KNN)算法简介 ：对于一个未知的样本，我们可以根据离它最近的k个样本的类别来判断它的类别。以下图为例，对于一个未知样本绿色小圆，我们可以选取离它最近的3的样本，其中包含了2个红色三角形，1个蓝色正方形，那么我们可以判断绿色小圆属于红色三角形这一类。 我们也可以...
从理论基础、手写数字识别算法、手写数字识别实例等角度介绍K近邻算法。 K近邻算法的本质是将指定对象根据已知特征值分类。 例如,看到一对父子,一般情况下,通过判断他们的年龄,能够马上分辨出哪位是父亲,哪位是儿子。这是通过年龄属性的特征值来划分的。 上述例子是最简单的根据单个特...
k近邻算法是一种基于实例的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。它的核心思想是找到与新实例距离最近的k个已知实例，并利用它们的标签（对于分类问题）或者值（对于回归问题）来进行预测。在使用k近邻算法时，需要考虑以下三个基本要素：1.距离度量方法 距离度量方法是指用来计算新实例和已知实例之间距离...
机器学习中常常要用到分类算法，在诸多的分类算法中有一种算法名为k-近邻算法，也称为kNN算法。一、kNN算法的工作原理 二、适用情况 三、算法实例及讲解 ---1.收集数据 ---2.准备数据 ---3.设计算法分析数据 ---4.测试算法 一、kNN算法的工作原理 官方解释：存在一个样本数据集，也称作训练...
距离的度量用在 k 近邻中我们也可以称之为 相似性度量 ，即特征空间中两个实例点相似程度的反映。在机器学习中，常用的距离度量方式包括欧式距离、曼哈顿距离、余弦距离以及切比雪夫距离等。 在 k 近邻算法中常用的距离度量方式是欧式距离，也即 L2 距离， L2 距离计算公式如下：一般而言，k 值的大小...
k均值算法和k近邻算法作为机器学习领域的重要工具，它们之间存在着一些显著的相似之处。首先，两者都依赖于距离度量，用以评估样本点之间的相似性。这使得它们在分类和聚类任务中展现出强大的应用价值。在算法设定方面，两者都需要预先指定一个k值。对于k均值算法而言，这个k值代表了簇的数量；而对于k近邻...
k近邻法 的输入为实例的特征向量，对应与特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k近邻法 三个基本要素：k 值的选择、距离度量及分类决策规则。算法过程：1, 计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）；2, 对上面所有的距离值进行排序；3, 选前k个...
用于监督分类的算法有逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K近邻算法、朴素贝叶斯、神经网络、梯度提升树、AdaBoost算法、Bagging算法、XGBoost等。以下为你介绍几种常见监督分类算法：逻辑回归：用于二分类问题，将数据点的概率分布模型化为对数线性模型，通过梯度下降算法最小化损失函数得到权重向量和偏置...
比如需要向用户解释原因的推荐算法。通过此次实验我了解了K近邻算法及其思路，该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似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。所谓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。
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