K近邻(KNN)

机器学习——K-近邻算法（KNN（k-nearest neighbor算法)）

定义: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。核心思想：根据“邻居”来推测出你的类别。关于K的取值：过小：容易受到异常点的影响过大：会受到样本不均衡的影响特点：优点：简单，易于理解，无需训练缺点：对测试样本分类时计算量大，内存开销大必须指定K值，K值选择会影响分类精度使用场景：小数据场景一些函数用法train_test_sp
小唐致力于摸鱼·2022-12-29 03:24

关于yolov5模型转换为rknn

1.首先是版本问题由于硬件为RK1808，本次采用rknn-toolkit1.7.1进行模型转换和验证。将pt模型部署在硬件上需要使用C++编程部署，并且需要将pt模型转化为RK可接受的模型。
123小星星·2022-12-28 23:29

yolov5转换为rknn模型过程中的问题总结

问题1、出现该问题说明你并未连接rk1808或者未给出rk1808的ID；如果你是在rknn模拟rk1808环境下进行测试，则需要将代码中的相应语句进行修改：ret=rknn.init_runtime(
123小星星·2022-12-28 23:29

NOI 1.8 20反反复复

例如，若信息是“There'snoplacelikehomeonasnowynight”并且有5列，Mo会写成：toioyhpknneleairahsgeconhsemotnlewx注意Mo只会填入字母
wm.有明月·2022-12-28 19:33

c++ 纯 opencv 实现电表数字识别（车牌类似）

去除散乱的孤立点找轮廓，包含数字的矩形轮廓区域，可通过面积大小和长宽比来唯一确定使用漫水填充算法把轮廓四周的多余的背景变成黑色，数字为白色找到轮廓的上下边界，即白色区域边界从左到右找到数字的左右边界提取数字，可放入KNN
hfq0219·2022-12-28 17:40

【机器学习】k-means与KNN及GMM的区别与联系

与KNN的区别：KNN为分类，K-means为聚类；KNN为监督学习，K-means为无监督学习；KNN的输入样本为带label的，K-means的输入样本不带label；KNN没有训练过程，K-means
秋天的波·2022-12-28 16:14

数据分析之python部分资料收集

2021/5/7数据挖掘之算法KNN模型中的交叉验证解释：https://blog.csdn.net/weixin_42211626/article/details/100064842
weixin_40081987·2022-12-28 15:30

matlab自带的svmtrain,Matlab自带的分类学习工具箱（SVM决策树Knn等分类器）

Matlab自带的分类学习工具箱(SVM决策树Knn等分类器)Matlab自带的分类学习工具箱(SVM、决策树、Knn等分类器)在matlab中，既有各种分类器的训练函数，比如“fitcsvm”，也有图形界面的分类学习工具箱
weixin_39742065·2022-12-28 14:22

利用matlab展示多种分类器的分类边界

ELM（线性判别分析）1.1隐层结点设置为51.2隐层结点设置为501.3隐层结点设置为5002.SVM（支持向量机）2.1线性核函数2.2多项式核函数2.3径向基核函数2.4Sigmoid核函数3.KNN
25岁的学习随笔·2022-12-28 14:51

matlab自带各种分类器的使用示例

目前了解到的MATLAB中分类器有：K近邻分类器，随机森林分类器，朴素贝叶斯，集成学习方法，鉴别分析分类器，支持向量机。现将其主要函数使用方法总结如下，更多细节需参考MATLAB帮助文件。
Jayden_新进程序员·2022-12-28 14:20

线性回归法

1.简单线性回归线性回归法跟我们在上一章所介绍的knn算法不同，knn算法主要用于解决分类问题，而线性回归算法则主要用于解决回归问题，对于现象回归算法来说，它也是思想非常简单，而且实现起来会非常容易，这里的实现容易
Icarus_·2022-12-28 09:00

【OpenCV】利用OpenCV中的KNN算法实现手写数字和手写字母的识别

【OpenCV】利用OpenCV中的KNN算法实现手写数字和手写字母的识别一、KNN算法（K近邻）KNN（KNearNeighbor）：k个最近的邻居，即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。
只须一笑不须愁X·2022-12-28 07:23

机器学习算法-决策树原理分析和源代码详解

机器学习算法-决策树原理分析和源代码详解前言上一篇文章我们介绍了KNN邻近算法，分析了这个算法的一些优缺点。这一篇，针对KNN无法理解数据内容的缺点，我们来介绍决策树。
梁先森-在技术的路上奔跑·2022-12-28 07:44

机器学习十大算法之Matlab-3KNN

机器学习十大算法之Matlab-3KNNKNNMatlab代码例子1-KNN算法的Matlab实现例子2-三分类例子3-系统自带函数进行调用例子4-系统自带函数进行调用KNNMatlab代码例子1-KNN
林大帅6688·2022-12-27 22:14

knn算法实例python_机器学习实战之kNN算法

机器学习实战这本书是基于python的，如果我们想要完成python开发，那么python的开发环境必不可少：(1)python3.52,64位，这是我用的python版本(2)numpy1.11.3,64位，这是python的科学计算包，是python的一个矩阵类型，包含数组和矩阵，提供了大量的矩阵处理函数，使运算更加容易，执行更加迅速。(3)matplotlib1.5.3，64位，在下载该工具
芳奎·2022-12-27 19:43

机器学习案例—KNN算法实战

案例：yan尾花种类分析步骤：1.获取数据importpandasaspd#1、获取数据irisdata=pd.read_csv("D:\mlData\iris.csv",names=['sepal_length','sepal_width','petal_length','petal_width','iristype'])irisdata"D:\mlData\iris.csv"该存储地址找自己存
迷胡虫·2022-12-27 19:43

机器学习入门（四）KNN算法实例

#机器学习入门（四）KNN算法实例#作者：冯德平（山野雪人）#参考资料1给出了很好的实例，并用手工计算了预测分类的方法，#本文用库来实现这一预测方法，并给出精度分析的结果。
山野雪人·2022-12-27 19:13

KNN算法实例讲解

KNN算法是什么？
It's Q·2022-12-27 19:12

KNN算法简单实战

KNN算法简单实战KNN算法简介KNN算法思路KNN算法实战数据集具体代码运行结果总结KNN算法简介KNN算法又称K近邻(knn，k-NearestNeighbor)分类算法，K最近邻，就是k个最近的邻居的意思
psh111·2022-12-27 19:42

KNN 算法实例

from=search&seid=4603953531395093043KNN算法：给定一个训练数据集，对新的的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该实例分为这个类
m0_46321169·2022-12-27 19:41

机器学习复习

欧式距离与马氏距离欧式距离：最常见的两点之间或多点之间的距离表示法，又称之为欧几里得度量，它定义于欧几里得空间中一般在机器学习模型中会涉及到衡量两个样本间的距离，如聚类、KNN，K-means等，使用的距离为欧式距离马氏距离
WRStop·2022-12-27 19:11

KNN算法实战

目录1.1最近邻算法1.2K-邻近算法2.算法步骤：3.KNN算法实战3.1实例分析算法步骤3.2程序实现4.KNN算法的探讨4.1算法优点4.2算法缺点1.1最近邻算法最近邻算法（NN)：为了判定未知样本的类别
VernonJsn·2022-12-27 19:10

【机器学习】决策树原理+实战水仙花iris分类+绘制决策树+graphviz-2.38.msi下载-安装

1）决策树&knn1、决策树：优势-数据形式非常容易理解白盒模型、可以视图化、效率高缺点：可以把所有数据
Queen_sy·2022-12-27 18:51

RV1126笔记二十二：pt-＞onnx-＞rknn模型转换

一、介绍实现的目标是，把RK提供的yolov5s.pt转成onnx，在把onnx转成rknn，部署到RV1126上面。这里不训练模型，所以只要搭建好环境后，就可以直接运行测试。
殷忆枫·2022-12-27 18:41

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);fori=1:281forj=1:281disxy(i,j)=sqrt(((x(i)-x(j))*(111*cos((y(i)+y(j))/2)))^2+((y(i)-y(
GAO戏精光芒万丈·2022-12-27 16:01

机器学习之——K近邻算法（KNN）

文章目录定义KNN的三个基本要素KNN的实现方法KNN模型的优缺点闵可夫斯基距离代码实现sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier使用定义K近邻法(k-NearestNeighbor
门前大橋下丶·2022-12-27 16:01

机器学习——k近邻法KNN

机器学习——k近邻法kkk近邻算法kkk近邻模型距离度量kkk值的选择kdkdkd树kkk近邻法(kkk-nearestneighber,kkk-NN)是一种基本分类与回归方法。
小小硕、·2022-12-27 16:30

机器学习——k近邻算法

目录算法介绍k近邻算法python代码k近邻算法归一化特征值k近邻算法优缺点算法介绍k近邻法(k-nearestneighbors)是由Cover和Hart于1968年提出的，它是懒惰学习(lazylearning
unseven·2022-12-27 16:00

ML——K近邻分类器（KNN）

KNN，属于监督学习的一种方法。KNN是用于分类和回归的非参数统计方法，直接点说就是数据统计KNN分类中，输出是一个分类族群。就像下边例子，一个对象的分类是由其邻居的最多的类别决定。
MM-Master·2022-12-27 16:59

knn(k近邻算法)——matlab

目录1.基本定义2.算法原理2.1算法优缺点2.2算法参数2.3变种3.算法中的距离公式4.案例实现4.1读取数据4.2分离训练集和测试集4.3归一化处理4.4计算欧氏距离4.5排序和输出测试结果4.6计算准确率总代码1.基本定义k最近邻(k-NearestNeighbor)算法是比较简单的机器学习算法。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：如果一个样本在特征空间中的多个最近
洋洋菜鸟·2022-12-27 16:28

机器学习之KNN —— K最近邻分类算法

一、KNN简介KNN（K-NearestNeighbor）法即K最邻近法，最初由Cover和Hart于1968年提出，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。
clarkjs·2022-12-27 16:58

算法图解————K 近邻算法

核心思想K近邻算法（k_nearestneighbours,KNN）是一种基本的分类与回归方法。它虽然非常简单但却很有用，要对东西进行分类时，可以首先尝试这种算法。
魔法book·2022-12-27 16:58

数据科学导论——K近邻

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言第1关：K近邻初识任务描述相关知识测试要求第2关：K近邻小试编程要求测试说明第3关：K近邻实战编程要求测试说明前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容
玄九Coral·2022-12-27 16:24

KNN——K近邻

KNN（K-NearestNeighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。
Fran OvO·2022-12-27 16:54

KNN算法-小明逆袭的故事（1）

defclassify0(inX,dataSet,labels,k):m=np.shape(dataSet)[0]diffMat=np.tile(inX,(m,1))-dataSetsquareDiff=diffMat**2squareDist=squareDiff.sum(axis=1)dist=squareDist**0.5sortIndex=np.argsort(dist)classCoun
送外卖的小熊·2022-12-27 14:08

matlab knn不知道有没有会的大神请教一下

我是用knn来预测标普500的走向然后现在卡bug了不知道怎么解决，希望大神看到帮帮，太谢谢了。
m0_62004223·2022-12-27 11:15

【机器学习】KNN 算法介绍

文章目录一、KNN简介二、KNN核心思想实例分析：K值的影响三、KNN的关键1.距离计算1.闵可夫斯基距离2.曼哈顿距离3.欧氏距离4.切比雪夫距离5.余弦距离总结2.K值选择四、KNN的改进：KDTree
想变厉害的大白菜·2022-12-27 09:00

02_机器学习相关笔记——特征工程（2）

高维特征可能带来的问题：（1）在k近邻算法中，高维空间中两点之间的距离很难得到有效的衡量。高维特征可能带来的问题：（2）在逻辑回归模型中，模型参数数量会随着维度的增高而增加，容易引起过
等风来随风飘·2022-12-27 08:20

《机器学习实战2》

2017.2.28第二章《k-近邻算法》思维导图：1、基本算法原理简单地说，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。优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。
祚儿疯·2022-12-27 07:44

基于深度学习KNN的基于RSSI的室内定位系统仿真与实现

二.概要设计1.核心方法介绍：KNN（K-最近邻算法）KNN算法全称是K-最近邻算法，英文名称是K-NearestNeighbor，简称为KN
欧气满满的茶茶·2022-12-27 07:15

【ML】异常检测、PCA、混淆矩阵、调参综合实践（基于sklearn）

【ML】异常检测、PCA、混淆矩阵、调参综合实践（基于sklearn）加载数据可视化数据异常点检测PCA降维使用KNN进行分类并可视化计算混淆矩阵调节n_neighbors参数找到最优值加载数据数据集：
胡子哥_·2022-12-27 03:07

解决 Python bug：make_moons() takes from 0 to 1 positional arguments but 3 were given

最近学sml，在跑老师给的knn算法时，原代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.colorsimportListedColormapfromsklearnimportneighbors
一口一个青柠檬·2022-12-26 22:47

Sklearn中的make_circles方法生成训练样本，并随机生成测试样本，用KNN分类并可视化。

关于make_circles方法可查看：Python生成数据make_circles和make_moons_游稚的博客-CSDN博客_makemoonpython分析：使用KNN分类①设定K值，代表需要得出距离测试样本最近的
游稚·2022-12-26 22:35

机器学习之分类（含决策树，SVM，knn，bayes)

其中，决策树，knn为调用库函数方法，SVM,bayes为手写代码。本博文重在代码实现，笔者对其思想不做过多描述，建议最好在了解其方法思想进行代码实现时观看。笔者依旧来给实
Rainy maple·2022-12-26 14:54

案例：鸢尾花种类预测--知道sklearn中对数据集的划分方法

在本案例中，将使用K-NearestNeighbor（KNN）算法对鸢尾花的种类进行分类，并测量花的特征。本案例目的：遵循并理解完整的机器学习过程对机器学习原理和相关术语有基本的了解。
黑马程序员官方·2022-12-26 12:29

统计程序运行时间的错误示范

代码如下：//Timeclock_tfirst,second;//Runprintf("rknn_run\n");doublestatistics=0;doublenum=0;for(inti=0;icl
DazeAJD·2022-12-26 11:21

RV1126笔记二十：吸烟行为检测及部署＜七＞

部署到RV1126，Demo测试一、介绍通过训练转换后，得到了RKNN模型，接下来使用rknn_model_zoo里自带的Cdemo来测试模型是不是可以在RV1126上运行。
殷忆枫·2022-12-26 11:13

KNN实现手写数字识别

其他实现手写数字识别的方法：1.聚类（K-means）实现手写数字识别2.卷积神经网络（CNN）实现手写数字识别3.全连接神经网络实现手写数字识别4.聚类（K-means）实现手写数字识别-2实验数据是老师收集了所有人的手写数字图片，且经过处理将图像生成了.txt文件，如何生成点击这，如下图代码实现importnumpyasnpfromosimportlistdirfromsklearn.neig
zeronose·2022-12-26 08:44

使用KNN算法实现手写数字识别

/bin/envpython#-*-coding:UTF-8-*-'''=================================================@Project->File：KNN
y hat·2022-12-26 08:44

基于knn的手写数字识别

一、实验目的熟悉KNN算法的基本流程，同时掌握sklearn机器学习库的使用。
гениальность·2022-12-26 08:43
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