当前位置 > knn算法的应用实例knn算法的应用实例分析

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  knn算法的应用题?

  假设输入的被测数据为A,它有两个维度(或者说字段),分别是AX­1和AX2。B为训练数据集,同理也有两个维度,BX­1和BX2和,所以以上的计算公式即不同维度的差的平方的和的开方。下面直接贴上代码,每一段都附有注释,希望童鞋们可以通过理解代码的执行来掌握整个KNN算法的流程...

  2024-08-22 网络 更多内容 889 ℃ 881
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  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...

  2024-08-22 网络 更多内容 832 ℃ 200
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  KNN算法小例子看不懂

  给样本数据集T={2,4,10,12,3,20,22,21,11,24} t={18},K=4 1. N={2,4,10,12},d1=16,d2=14,d3=8,d4=6 2.d={3},比较,N={4,10,12,3},d1=14,d2=8,d3=6,d4=15 3.d={20},比较,N={4,10,12,20},d1=14,d2=8,d3=6,d4=2 4.d={22},比较,N={10,12,20,22},d1=8,d2=6,d3=2,d4=4 5.d={21},比较,N={12,20,...

  2024-08-22 网络 更多内容 641 ℃ 587
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  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...

  2024-08-22 网络 更多内容 668 ℃ 53
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  knn算法常用于哪类问题?

  k近邻法(knearest neighbor, kNN)给定测试实例,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个实例点,然后基于这k个最近邻的信息来进行预测。通常,在分类任务中可使用“投票法”,即选择这k个实例中出现最多的标记类别作为预测结果;在回归任务中可使用“平均法”,即将这k个实例...

  2024-08-22 网络 更多内容 761 ℃ 544
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  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

  2024-08-22 网络 更多内容 282 ℃ 973
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  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...

  2024-08-22 网络 更多内容 473 ℃ 775
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  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 ...

  2024-08-22 网络 更多内容 686 ℃ 450
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  knn算法如何选择一个最佳k值?

  K最近邻(kNearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是: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。KNN算法中,所选择的邻居都是已...

  2024-08-22 网络 更多内容 600 ℃ 516
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  KNN算法 请用c++实现

  mark。。。貌似很复杂

  2024-08-22 网络 更多内容 917 ℃ 554