`
nk_tocean
  • 浏览: 3493 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 天津
最近访客 更多访客>>
社区版块
存档分类
最新评论

k近邻算法

 
阅读更多

        k紧邻算法用来进行分类。分类方法为:对每个待分类数据,计算该数据与每个训练数据之间的距离,对数据进行排序后,找出前k个距离最近的训练样例。这k个训练样例所属的分类中,最多的分类即判定为该数据的分类。距离计算可以使用欧氏距离,并且要把所有数据归一化。

         可以很容易的看出,该方法有个缺点,就是对每一个查询数据,都要和所有的训练数据对比一遍,效率比较低下。另外,想要找到哪个属性对分类的影响最大也比较困难。

         《机器学习实战》这本书上有两个不错的实例,约会网站匹配和手写识别。

分享到:
评论

相关推荐

    第二章K近邻算法PPT课件

    第二章K近邻算法,第二章K近邻算法课件,第二章K近邻算法PPT

    K近邻算法-讲解

    ### K近邻算法详解 #### 一、K近邻算法概览 K近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种基于实例的学习方法,广泛应用于模式识别、数据挖掘等多个领域。KNN的基本思想是:对于一个给定的样本,通过计算它与训练...

    k近邻算法matlab实现

    在这个“k近邻算法matlab实现”的压缩包中,包含了以下几个关键文件: 1. `knn_test.m`:这是测试脚本,通常用于运行已实现的KNN算法,并在特定数据集上验证其性能。它可能包括数据加载、模型训练、预测以及结果...

    K近邻算法c/c++

    K近邻算法c/c++K近邻算法c/c++K近邻算法c/c++K近邻算法c/c++K近邻算法c/c++

    K近邻算法 模式识别

    **模式识别与K近邻算法** 模式识别是人工智能领域的一个重要分支,主要涉及对数据的分类、识别和理解。在各种应用中,如图像识别、语音识别、文本分类等,模式识别都扮演着核心角色。K近邻算法(K-Nearest ...

    K近邻算法讲义PPT课件

    K近邻算法,K近邻算法可加,K近邻算法PPT

    K近邻算法PPT教案.pptx

    "K近邻算法PPT教案" K近邻算法(K-Nearest Neighbors,简称KNN)是一种常用的机器学习算法,主要用于分类和回归任务。该算法的核心思想是:根据样本数据的特征,将新数据与样本数据进行比较,找出最相似的一些数据...

    K近邻算法_k近邻算法Mtlab_k近邻_K值_masterc2t_K._

    K近邻算法(K-Nearest Neighbors,简称KNN)是一种基础且广泛应用的监督学习算法,主要用于分类和回归问题。在机器学习领域,KNN以其简单易懂和无需模型训练的特点而备受青睐。该算法的基本思想是:对于一个新的未知...

    matlab的k近邻算法.rar

    《MATLAB实现K近邻算法详解》 K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法是一种经典的机器学习方法,广泛应用于模式识别、分类和回归问题中。MATLAB作为强大的数值计算环境,提供了丰富的工具箱支持各种算法的实现,...

    K 近邻算法脑图.xmind

    K 近邻算法脑图

    k近邻算法的实现

    总之,K近邻算法是机器学习中一种基础而实用的算法,对于初学者来说,理解并掌握它的原理和实现方法是十分重要的。通过Python的sklearn库,我们可以轻松地应用KNN到各种实际问题中,例如本文中的手写数字识别。

    K近邻算法matlab应用

    ### K近邻算法MATLAB应用详解 #### 一、K近邻算法简介 K近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种基本且有效的机器学习分类和回归方法。其核心思想是通过计算待分类对象与已知类别的训练样本之间的距离,并选取...

    k近邻,k近邻算法,matlab

    K近邻算法是机器学习领域中最基础的算法之一,其主要思想是基于实例的学习,即通过寻找数据集中与新样本点最近的K个邻居来决定新样本的类别。在分类问题中,新样本会被分配到出现次数最多的类别中;在回归问题中,则...

    K近邻算法java实现

    K近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种简单而强大的机器学习算法,主要应用于分类和回归问题。它的基本思想是:一个未知样本的类别或属性值由其最近的K个已知类别的样本的多数决定。在分类问题中,KNN通过...

    K近邻算法进行手写识别的数据集

    **K近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)**是一种经典的机器学习算法,主要应用于分类和回归问题。它的基本思想是:一个未知样本的类别可以通过其最近的K个已知类别的邻居来决定,其中K通常取奇数以避免平局。在...

    K-NN(K近邻算法)实现手写字符的识别(C语言)

    **K-NN(K近邻算法)是一种简单而强大的非参数机器学习算法,主要用于分类和回归任务。在手写字符识别领域,K-NN被广泛应用于自动识别数字,如OCR(光学字符识别)系统。本项目是用C语言实现的K-NN算法,通过Visual ...

    模式识别大作业K近邻算法

    在这个场景中,我们关注的是K近邻算法(K-Nearest Neighbors,简称KNN),一种基于实例的学习,也是非参数监督学习算法的代表。KNN在模式识别领域广泛应用,尤其在分类问题上表现出色。 KNN的基本原理是:对于一个...

    k近邻算法分类

    1. **k近邻算法(KNN)**: KNN是一种基于实例的学习,其核心思想是将未知类别的样本点分配到与其最近的k个已知类别样本点中的多数类别。这里的“近”通常通过欧氏距离、曼哈顿距离或余弦相似度等度量方式来定义。K...

    KNN_k近邻_K近邻算法_K._doingcdt_投票法_

    基于k近邻算法的手写数字识别,K近邻学习(kNN)是一种常见的监督学习方法,给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本,然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。通常在分类任务中可使用...

    K近邻算法,内涵详细代码

    K近邻算法,内涵详细代码,KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思路是: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。

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics