近邻
Numpy计算近邻表时间对比
本文介绍了在Python的numpy框架下计算近邻表的两种不同算法的原理以及复杂度，另有分别对应的两种代码实现。在实际使用中，我们更偏向于第二种算法的使用。因为对于第一种算法来说，哪怕是一个10000个原子的小体系，如果要计算两两间距，也会变成10000*10000这么大的一个张量的运算。可想而知，... ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 K-近邻分类
KNN（K-近邻），全称K-Nearest Neighbors，是一种常用的分类算法。KNN算法的历史可以追溯到1957年，当时Cover和Hart提出了“最近邻分类”的概念。但是，这个算法真正得到广泛认知和应用是在1992年，由Altman发表的一篇名为“K-Nearest Neighbors”的 ......
[机器学习复习笔记] KNN（k近邻）
KNN 1. KNN 算法 （\(k\) 近邻） \(k\) 近邻学习 (\(\text{k-nearest} \; \text{neighbor}, \; k\text{-NN}\)) 是一种常用的监督学习方法，思路非常简单：给定一个样本数据集，对于每个输入的测试样本，在训练集中找到与该测试样本 ......
机器学习——K近邻算法-kd（简化因数据过过多而造成的搜索复杂度大）
kd树是为了减少搜索最近邻点的时间复杂度，一般来说可以使用穷举法，但是太耗时，因此采用平衡二叉树的思想来解决这个问题 """ This is the implementation of Knn(KdTree), which is accessible in https://github.com/Fl ......
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26219 最近我们被客户要求撰写关于银行机器学习的研究报告，包括一些图形和统计输出。 该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅 ......
R语言非参数方法：使用核方法和K-NN(k近邻算法)分类预测心脏病数据|附代码数据
原文链接： http://tecdat.cn/?p=22181 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于非参数方法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文考虑一下基于核方法进行分类预测。注意，在这里，我们不使用标准逻辑回归，它是参数模型。 非参数方法 用于函数估计的非参数方法大致上 ......
Python用KNN（K-近邻）回归、分类、异常值检测预测房价、最优K值选取、误差评估可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33917 原文出处：拓端数据部落公众号 KNN是一种非参数学习算法，这意味着它不会对底层数据做出任何假设。这是一个非常有用的特性，因为大多数客户的数据并不真正遵循任何理论假设，例如线性可分性，均匀分布等等。 何时应使用KNN？ 假设您想要租一间公 ......
机器学习算法原理实现——k近邻算法 KNN
K近邻算法是一种基于距离度量的数据分类模型，其基本做法是首先确定输入实例的[插图]个最近邻实例，然后利用这[插图]个训练实例的多数所属的类别来预测新的输入实例所属类别。 k最近邻（k-nearest neighbors，KNN）算法是一种基本的分类和回归算法。其基本原理如下：1. 训练阶段：将训练样 ......
【Matlab】基于KDtree的最近邻搜索和范围搜索
摘要：介绍Matlab的rangesearch()函数和knnsearch()函数。 rangesearch() —— 根据给定k-维数据集,返回指定距离范围内的所有数据点 knnsearch() —— 根据给定k-维数据集,返回最近的K个数据点 ```matlab %% 给定数值矩阵（input ......
基于KNN近邻分类的情感识别算法matlab仿真
1.算法理论概述 情感识别是自然语言处理领域中的一个重要研究方向。本文介绍了一种基于KNN近邻分类的情感识别算法，该算法使用词袋模型提取文本特征向量，计算文本特征向量之间的距离，并使用加权投票的方法确定待分类文本的情感类别。本文详细介绍了算法的数学模型和实现步骤，并通过实验验证了算法的准确率。 情感 ......
3.2 KNN算法(k-近邻算法)
# 1.什么是k-近邻算法 例如：  >**如果你不知道你现在在哪，你可以通过你和你的邻居的距离推算出你的 ......
0002.有监督学习之k-近邻算法
一、概述 k-近邻算法（k-Nearest Neighbour algorithm），又称为KNN算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。KNN的工作原理：给定一个已知标签类别的训练数据集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最邻近的k个实例，如果这k个实例的多数属于某个类别，那么新数 ......
第四课 KNN最近邻算法
中国有句俗语“近朱者赤，近墨者黑”，这句话非常精准地点出了KNN最近邻算法的精髓。 1、算法思想 KNN算法在分类任务和回归任务上有稍许不同，但主流程是相同的，下面分别阐述。 1）分类任务 对于某个待分类点P，先找出距离P点最近的N个邻居，然后使用投票的方式统计出P点对应的分类，即统计这N个邻居分属 ......
Chapter2 K-近邻算法案例1
案例2：使用K-近邻算法实现手写数字系统 1. 案例要求 编写一个程序，应用K-近邻算法，实现手写数字系统。 通过画图生成一个32*32的数字图像，再将图像转化为代表数字的0-1文本文件。之后往程序输入代表数字的0-1文本文件，程序便可以输出相应的数字。 2. 案例的执行流程 示例：使用k-近邻算法 ......
Chapter2 K-近邻算法案例
案例1：使用K-近邻算法分类爱情片和动作片 1. 案例要求 创建一个应用，应用K-近邻算法，将样本分到以下三种类别。 1. 不喜欢的人 2. 魅力一般的人 3. 极具魅力的人 2. 案例的执行流程 示例：在约会网站上使用k-近邻算法 （1）收集数据：提供文本文件。 （2）准备数据：使用Python解 ......
K-近邻算法
K-近邻算法 K-近邻算法概述 简单的说,K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 K-近邻算法的优缺点 优点：精度高,对异常值和噪声数据不敏感。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。 K-近邻算法的工作原理 给定一个训练样本集，在这个样本集中的每一个样本 ......
机器学习算法（三）：基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类
机器学习算法（三）：基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类 项目链接参考：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 1 KNN的介绍和应用 1.1 KNN的介绍 k ......