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查询Tags标签： KNN，共有 109条记录-
2021-03-20 数据挖掘算法-KNN算法 Python
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。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。个人感觉KNN算法(K-NearestNeighbor)一种极其简单粗…
2021/7/6 17:43:02 人评论 次浏览 -
KNN算法
目录 1 简介2 K近邻算法api的初步使用2.1 Scikit-learn工具介绍2.2 K-近邻算法API2.3 案例 3 距离度量3.1 欧拉距离3.2 曼哈顿距离3.3 切比雪夫距离3.4 闵可夫斯基距离3.5 标准化欧氏距离3.6 余弦距离3.7 汉明距离3.8 杰卡德距离3.9 马氏距离 4 K值怎么选5 kd树5.1 kd树简…
2021/6/29 11:24:33 人评论 次浏览 -
K近邻（KNN）算法是基于实例的算法，如果训练样本数量庞大，预测的时候挨个计算距离效率会很低下，如何破解？
K近邻（KNN）算法是基于实例的算法，如果训练样本数量庞大，预测的时候挨个计算距离效率会很低下，如何破解？K近邻(KNN)是最简单的算法之一，它计算预测样本与训练数据集中每个数据点之间的距离，并找到K个最近的样本数据。 当我们使用最近邻搜索算法时，它将所有的数据点…
2021/6/29 9:20:32 人评论 次浏览 -
Paper之ML：机器学习算法经典、高质量论文分类推荐(建议收藏，持续更新)
请不要随意复制粘贴，请尊重本博主，千辛万苦的总结心血，谢谢您的支持！ 建议收藏，一直更新！！！！！ 切记：要想学好机器学习，一定要看原汁原味的论文！！！！目录 1967《Nearest Neighbor Pattern Classification 》 2005《Histograms of Oriented Gradients for H…
2021/6/15 22:24:00 人评论 次浏览 -
KNN-简单电影测试程序debug
import numpy as np import operator""" Parameters:无 returns：group -数据集labels -分类标签 """ #函数说明：创建数据集 def createDataSet():#6组二维特征group = np.array([[3,104],[2,100],[1,81],[101,10],[99,5],[98,2]])#6组特…
2021/5/30 12:20:26 人评论 次浏览 -
团队项目冲刺第五天 KNN算法的实现
KNN算法的实现 在数据集准备完成之后 开始进行算法的实现 其中本次项目分为3个部分 数据的获取 其中数据已经保存到了txt文件 直接读取 print((1) load texts...)train_texts = open(../dataset_train/x_train.txt, encoding=utf-8).read().split(\n)train_labels = open(…
2021/5/25 1:24:50 人评论 次浏览 -
KNN 使用k-近邻法来预测那些未调查区域最喜欢的编程语言是什么。
整了整整一个晚上才整出来，希望后来人不要再为这个程序苦恼。 最后结果：k=5时，开心开心。下面是代码，整段复制粘贴就好了。 import pandas as pd import os import matplotlib.pyplot as plt data=pd.read_csv(cities_languages.csv) 这个csv文件长这样：data=data.va…
2021/5/22 1:56:30 人评论 次浏览 -
Sklearn---knn
Scikit learn 也简称sklearn，是机器学习领域当中最知名的python模块之一。sklearn包含了很多机器学习的方式：Classification 分类 Regression 回归 Clustering 非监督分类 Dimensionality reduction 数据降维 Model Selection 模型选择 Preprocessing 数据与处理 …
2021/5/7 18:25:11 人评论 次浏览 -
【人脸识别】基于HOG特征KNN算法实现人脸识别matlab源码
一、简介 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)是用于在计算机视觉和图像处理领域，目标检测的特征描述子。该项技术是用来计算图像局部出现的方向梯度次数或信息进行计数。此种方法跟边缘方向直方图、尺度不变特征变换以及形状上下文方法有很多相似。但与…
2021/5/5 22:56:44 人评论 次浏览 -
机器学习 KNN算法实现 （鸢尾花）
frame 是Pandas的dataframe对象 alpha 图像透明度 figsize 英寸为单位的图像大小 diagonal 只能在{‘hist,kde}中选一个 hist表示直方图 kde表示核密度估计这个参数是scatter_matrix的关键参数 marker 是标记类型，如圈，点，三角号 代码from sklearn.datasets import loa…
2021/5/4 14:25:40 人评论 次浏览 -
机器学习基础——简单易懂的KNN，根据邻居“找自己”
今天的文章给大家分享机器学习领域非常简单的模型——KNN，也就是K Nearest Neighbours算法，翻译过来很简单，就是K最近邻居算法。这是一个经典的无监督学习的算法，原理非常直观，易于理解。 监督与无监督 简单介绍一下监督这个概念，监督是supervised的直译，我个人觉得…
2021/4/29 18:55:20 人评论 次浏览 -
knn 分类Helen数据集
knn流程数据读取 数据归一化 knn实现数据分析以数据的前两项特征对数据进行划分得到以下散点图：具体实现import numpy as np def read_data(path):lines=path.readlines()data=[]label=[]for line in lines:line=line.split()data.append(list(map(float,line[0:3])))if …
2021/4/26 10:25:52 人评论 次浏览 -
KNN数据缺失值填充（附源码和数据）不调用包
KNN估计 数据缺失值填充—KNN估计一、基本思想二、步骤1.导入数据2.查看空缺值3.取出要分析的数据4.计算平均值5.计算标准差6.规范化7.计算欧几里得距离8.最优解9.画图 总结数据缺失值填充—KNN估计 运行环境 python3.6 jupyter notebook 一、基本思想 先将数据标准化，然…
2021/4/26 1:25:13 人评论 次浏览 -
Python机器学习算法之KNN算法
KNN算法 1.算法概述2.算法步骤3.算法实现4.算法优化1.算法概述 k最近邻算法(k-NearestNeighbor，kNN)，顾名思义，即由某样本k个邻居的类别来推断出该样本的类别。给定测试样本，基于特定的某种距离度量方式找到与训练集中最接近的k个样本，然后基于这k个样本的类别进行预…
2021/4/17 20:25:29 人评论 次浏览 -
kNN之改进约会网站配对效果(附源码)
kNN之改进约会网站配对效果(附源码) Fighting365 机器学习算法与Python学习 kNN实战之改进约会网站配对效果本篇文章紧接上一篇（），在（）中我们首先简单的介绍了一下KNN算法的基本原理，然后以约会网站的配对为实战背景，使用python编程实现了从文本文件中解析数据，…
2021/4/9 12:28:41 人评论 次浏览
