当前位置 > knn算法实例knn算法实例含代码
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Knn算法原理
KNN是一种memory-based learning,也叫instance-based learning,属于lazy learning。即它没有明显的前期训练过程,而是程序开始运行时,把数据集加载到内存后,不需要进行训练,就可以开始分类了。 具体是每次来一个未知的样本点,就在附近找K个最近的点进行投票。 KNN算法的实现就...
2024-07-21 网络 更多内容 205 ℃ 957 -
KNN数据填补算法
所以可以使用KNN算法从经度、纬度和时间三个维度入手进行数据的处理 在上图中,我们没有获得某时刻目标点处的测量值 ,但我们可以获得其周围若干测量值情况 , , ..., ,这样我们便可使用已有数据对目标值c_x进行估计: 其中权重 与邻点与目标点的距离成反相关,如: 实际使用...
2024-07-21 网络 更多内容 796 ℃ 119 -
knn算法三要素
k值的选择,距离的度量方式和分类决策规则。 (1)k值的选取。(在应用中,k值一般选择一个比较小的值,一般选用交叉验证来取最优的k值) (2)距离度量。(Lp距离:误差绝对值p次方求和再求p次根。欧式距离:p=2的Lp距离。曼哈顿距离:p=1的Lp距离。p为无穷大时,Lp距离为各个维度上距离...
2024-07-21 网络 更多内容 596 ℃ 101 -
knn算法是有监督还是无监督
knn算法是有监督机器学习算法。knn算法的知识扩展:邻近算法,或者说K最邻近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个邻近值来代表。 近邻算法就是将数据集合中每=一=个记录进行分类的方...
2024-07-21 网络 更多内容 258 ℃ 261 -
knn算法的应用题?
KNN算法也称K近邻,是一种监督学习算法,即它需要训练集参与模型的构建。它适用于带标签集的行列式(可理解为二维数组)的数据集。 需要准备的数据有:训练数据集,训练标签集(每个数据与每个标签都一一对应)用于参与模型构建; 需要测试...
2024-07-21 网络 更多内容 386 ℃ 737 -
KNN算法常见问题总结
KNN一般采用欧氏距离,也可采用其他距离度量,一般的Lp距离: KNN中的K值选取对K近邻算法的结果会产生重大影响。如果选择较小的K值,就相当于用较小的领域中的训练实例进行预测,“学习”近似误差(近似误差:可以理解为对现有训练集的训练误差)会减小,只有与输入实例较近或相...
2024-07-21 网络 更多内容 678 ℃ 255 -
什么是knn算法
作为一种非参数的分类算法,K近邻(KNN)算法是非常有效和容易实现的。它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。在应用KNN算法解决问题的时候,要注意两个方面的问题样本权重和特征权重。利用SVM来确定特征的权重,提出了基于SVM的特征加权算法(FWKNN,featureweightedK...
2024-07-21 网络 更多内容 331 ℃ 348 -
什么是knn算法
作为一种非参数的分类算法,K近邻(KNN)算法是非常有效和容易实现的。它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。在应用KNN算法解决问题的时候,要注意两个方面的问题——样本权重和特征权重。利用SVM来确定特征的权重,提出了基于SVM的特征加权算法(FWKNN,feature weig...
2024-07-21 网络 更多内容 523 ℃ 339 -
麻烦哪位高手给个KNN算法的实例啊!急急急急!
http://wenku.baidu.com/view/0e79bf73a417866fb84a8e5e.html 这个例子不错
2024-07-21 网络 更多内容 242 ℃ 736 -
什么是knn算法
作为一种非参数的分类算法,K近邻(KNN)算法是非常有效和容易实现的。它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。在应用KNN算法解决问题的时候,要注意两个方面的问题样本权重和特征权重。利用SVM来确定特征的权重,提出了基于SVM的特征加权算法(FWKNN,feature weighted ...
2024-07-21 网络 更多内容 943 ℃ 703
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