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查询Tags标签： KNN，共有 109条记录-
【机器学习：KNN算法/K近邻算法】
K 近邻算法 算法情况解读 KNN算法的基本思想是物以类聚，人以群分，它是一种贪心算法，可以用于做分类/回归任务。KNN算法认为，距离相近的实例（instance）总是具有类似的性质x，这意味着它们会有相似的标签y。KNN 基于训练集划分好实例的存储范围，KNN分类的时候就直接判…
2022/7/16 1:21:08 人评论 次浏览 -
机器学习-关于心脏病的数据分析
# 本次采用KNN算法进行解析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import warnings warnings.filterwarnings(ignore) #用于忽略由于版本更新等不影响的bug import seaborn as sns from matplotlib import rcParams from sklearn.mode…
2022/7/10 23:54:37 人评论 次浏览 -
调优前后knn鸢尾花
def knn_iris():# 获取数据iris = load_iris()# 划分数据集x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=22)# 特征工程:标准化transfer = StandardScaler()x_train = transfer.fit_transform(x_train)x_test = transfer.f…
2022/6/20 23:22:07 人评论 次浏览 -
3.5：基于Python的KNN算法简单实现
〇、目标 1、使用pycharm工具创建项目demo； 2、使用python语言实现KNN算法。 一、创建脚本文件二、编写KNN算法程序 KNN算法所阐述的核心思想在KNN.py文件的注释部分具有详细的介绍，编辑KNNTest.py文件进行KNN算法思想的验证实现。KNN.py代码为：# coding=utf-8from num…
2022/6/16 1:20:15 人评论 次浏览 -
KNN算法推理与实现
Overview K近邻值算法 KNN (K — Nearest Neighbors) 是一种机器学习中的分类算法；K-NN是一种非参数的惰性学习算法。非参数意味着没有对基础数据分布的假设，即模型结构是从数据集确定的。 它被称为惰性算法的原因是，因为它不需要任何训练数据点来生成模型。所有训练数…
2022/6/5 1:21:55 人评论 次浏览 -
KNN算法
#include<cstdio> struct node {int id;double tall,dif;//身高和相异度 int type;//类型 假定矮个为0，中等为1，高个为2 }a[105],e[105]; int cnt[10],maxcnt,typ=-1; int n,k; double tabs(double x) {return x<0?-x:x; } void sort(int x)//每次对邻居集合…
2022/5/6 9:12:44 人评论 次浏览 -
OpenCV使用MOG和KNN实现视频背景消除建模(背景差分)
一、概述案例：使用MOG和KNN实现视频背景消除建模，使用OpenCV中的createBackgroundSubtractorMOG()和createBackgroundSubtractorKNN()来实现1.createBackgroundSubtractorMOG()参数介绍：Ptr<BackgroundSubtractorMOG2>createBackgroundSubtractorMOG2(int histor…
2022/4/18 23:12:46 人评论 次浏览 -
构建第一个模型：KNN算法（Iris_dataset）
利用鸢尾花数据集完成一个简单的机器学习应用~万丈高楼平地起，虽然很基础，但是还是跟着书敲了一遍代码。 一、模型构建流程 1、获取数据本次实验的Iris数据集来自skicit-learn的datasets模块from sklearn.datasets import load_iris iris_dataset = load_iris()查看一下…
2022/4/10 17:12:51 人评论 次浏览 -
什么是机器学习的分类算法？【K-近邻算法(KNN)、交叉验证、朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林】
1、K-近邻算法(KNN) 1.1 定义 （KNN，K-NearestNeighbor） 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)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。 1.2 距离公式 两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离。简单理解这个算法： 这…
2022/4/5 9:50:07 人评论 次浏览 -
KNN算法（二） sklearn KNN实践
上次介绍了KNN的基本原理，以及KNN的几个窍门，这次就来用sklearn实践一下KNN算法。 一.Skelarn KNN参数概述 要使用sklearnKNN算法进行分类，我们需要先了解sklearnKNN算法的一些基本参数，那么这节就先介绍这些内容吧。 def KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5, …
2022/3/20 20:58:37 人评论 次浏览 -
KNN（k近邻）算法——Matlab代码
x=xlsread(jiagong.xls,I2:I282); y=xlsread(jiagong.xls,J2:J282);disxy=zeros(281,281); disxyPX=zeros(281,281); for i=1:281for j=1:281disxy(i,j)=sqrt(((x(i)-x(j))*(111*cos((y(i)+y(j))/2)))^2+((y(i)-y(j))*111)^2);%单位km，坐标WGS1984end end %排序 for i=1:…
2022/3/20 1:28:05 人评论 次浏览 -
【KNN】使用KNN算法实现对iris数据集的分类
** 一、实验报告 ** 1、 实验目的:使用KNN算法实现对iris数据集的分类 2、 实验要求：（1）5次随机选取，对比分类准确率（2）探讨不同k值对分类准确率的影响 二、实验内容 1、 数据预处理 调用numpy库读取Iris.txt数据集，使用shuffle随机打乱数据，用replace函数把最后一…
2022/3/19 22:28:06 人评论 次浏览 -
k近邻算法之python实例
import math import numpy as np# 在本代码中需要您进行预测我们需要准备多少根香肠。record里的数据分别对应。#================ def knn(record, target, k):distances = []record_numbers = []for i in record:distance = 0for j in range(len(target)-1):distance +=…
2022/3/19 11:29:34 人评论 次浏览 -
kNN（k-Nearest Neighbors）JavaScript实现
一个简单的demo（可以通过浏览器开发者工具或者node执行）：// Key terminology: // training set has training examples (features + target variable) // In the classification problem the target variables are called classes // test set // knowledge representa…
2022/2/24 17:22:32 人评论 次浏览 -
KNN算法
KNN算法的思想总结： 就是在训练集中数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类， 其算法的描述为： 1）计算测试数据…
2022/2/23 20:21:22 人评论 次浏览
