k-Nearest 第5页

K近邻算法

什么是K近邻算法何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1

·2015-10-27 13:32

统计学习方法笔记 -- KNN

K近邻法（K-nearest neighbor，k-NN），这里只讨论基于knn的分类问题，1968年由Cover和Hart提出，属于判别模型 K近邻法不具有显式的学习过程，算法比较简单，每次分类都是根据训练集中

·2015-10-27 12:18

An Algorithm Summary of Programming Collective Intelligence (3)

k-Nearest Neighbors kNN(不要问我叫什么)PCI里面用kNN做了一个价格预测模型，还有一个简单的电影喜好预测。

·2015-10-21 11:29

fknn

function test_out = fknn(sample_in, sample_out, test_in, k, m) % FKNN Fuzzy k-nearest neighbor classification

·2015-10-21 11:41

K-Nearest Neighbor algorithm K最邻近结点算法

介绍定义在模式识别领域中，最近邻居法（k-NearestNeighborsalgorithm，KNN算法，又译K-近邻算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法。k-NN分类输入：包含特征空间中的k个最接近的训练样本。输出：一个分类族群。k-NN回归输入：包含特征空间中的k个最接近的训练样本。输出：该对象的属性值。该值是其k个最近邻居的值的平均值。起源TODO优点简单，易于理解，易于实现，无需估计

lijiancheng0614·2015-09-02 16:19

机器学习实践学习笔记2 Classifying with k-Nearest Neighbors

k-近邻算法（k-NearestNeighbors,kNN）工作原理：knn算法属于监督类型算法。首先我们有样本训练集，知道每一条数据的分类。继而，我们输入没有分类的新数据，将新数据的每个特征与样本集中的对应项进行比较，提取样本集中最相思的数据，这样我们可以获得该数据的分类。一般来说，我们只选择样本集中前k个最相似的数据，通常k不大于20.最后，选择k个相似数据中出现最多的分类，作为新数据的分类，

fengsser·2015-08-23 00:00

《机器学习实战》k最近邻算法(K-Nearest Neighbor,Python实现)

============================================================================================《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记，包含对其中算法的理解和算法的Python代码实现另外博主这里有机器学习实战这本书的所有算法源代码和算法所用到的源文件，有需要的留言===========

Thinkgamer_·2015-08-11 12:47

机器学习——k最近邻算法(K-Nearest Neighbor,Python实现)

一、什么是看KNN算法？二、KNN算法的一般流程三、KNN算法的Python代码实现numpy模块参考教程：http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/index.html决策树(ID3)算法请参考：http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/47679017一：什么是看KNN算法？ kNN算法全

Gamer_gyt·2015-08-11 12:00

Kernel KNN ( K-Nearest Neighbors )

KernelKNN函数代码knn.mfunction[y]=knn(X,X_train,y_train,K) %KNNK-NearestNeighborsAlgorithm. % %INPUT：X:testingsamplefeatures,P-by-N_testmatrix. %X_train:trainingsamplefeatures,P-by-Nmatrix. %y_train:train

Zach1118·2015-08-07 00:00

k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)

算法：输入：训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}其中，xi∈Rn为实例的特征向量，yi∈{c1,c2,…,cK}为实例的类别，i=1,2,…,N;实例特征向量x;输出：x所属的类y.(1)根据给定的距离度量，在训练集T中找出与x最近邻的k个点，涵盖这k个点的x的领域记作Nk(x);(2)在Nk(x)中根据分类决策规则（如多数表决）决定x的类别y：y=argmaxcj

FeynmanWang·2015-07-24 12:42

k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)

算法：输入：训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}其中，xi∈Rn为实例的特征向量，yi∈{c1,c2,…,cK}为实例的类别，i=1,2,…,N;实例特征向量x;输出：x所属的类y.(1)根据给定的距离度量，在训练集T中找出与x最近邻的k个点，涵盖这k个点的x的领域记作Nk(x);(2)在Nk(x)中根据分类决策规则（如多数表决）决定x的类别y：y=argmaxcj

FeynmanWang·2015-07-24 12:42

数据挖掘十大经典算法(8) kNN: k-nearest neighbor classification

邻近算法（k-NearestNeighboralgorithm）KNN算法的决策过程右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。K最近邻(k-NearestNeighbor，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

apinetree·2015-05-21 08:55

数据挖掘十大经典算法(8) kNN: k-nearest neighbor classification

邻近算法（k-NearestNeighboralgorithm）KNN算法的决策过程右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。K最近邻(k-NearestNeighbor，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

apinetree·2015-05-21 08:55

数据挖掘十大经典算法(8) kNN: k-nearest neighbor classification

邻近算法（k-NearestNeighboralgorithm）KNN算法的决策过程右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。K最近邻(k-NearestNeighbor，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

apinetree·2015-05-21 08:55

一、K -近邻算法（KNN：k-Nearest Neighbors）

一、K-近邻算法（KNN：k-NearestNeighbors）算法基本思想：物以类聚，人以群分存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最相邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20

沈波·2015-03-12 11:55

KNN(K-Nearest Neighbor)最邻近规则分类

KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；K最近邻(k-NearestNeighbor，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

apinetree·2015-01-08 22:29

KNN(K-Nearest Neighbor)最邻近规则分类

KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；K最近邻(k-NearestNeighbor，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

apinetree·2015-01-08 22:29

【机器学习】KNN（K-Nearest Neighbor）

KNN简介 KNN算法又称为K最近邻分类（K-nearestneighborclassification）算法，是一种非常简单的机器学习分类算法。 KNN算法的原理十分简单：对于待分类的样本，计算其到所有训练样本的距离，从中选取K个距离最近的训练样本，统计这K个距离最近的训练样本所属的类别，按照少数服从多数的原理，将待分类的样本归入k个训练样本所属数目最多的类别。更加通

tmylzq187·2014-12-04 14:00

算法一 knn 扩展 BBF算法，在KD-tree上找KNN ( K-nearest neighbor)

Step1: BBF算法，在KD-tree上找KNN。第一步做匹配咯~ 1. 什么是KD-tree（fromwiki）K-Dimensiontree，实际上是一棵平衡二叉树。一般的KD-tree构造过程：functionkdtree(listofpointspointList,intdepth){ ifpointListisempty returnnil; e

zkl99999·2014-11-17 14:00

Classifying with k-Nearest Neighbors（k近邻）

终于要开始写自己的第一篇博客啦，真有点小激动（手足无措=。=！）。因为最近正在琢磨机器学习，第一篇博客就从学的第一个算法开始：k-nearestneighborsalgorithm即k近邻算法。**************************************正文分界线***************************************据wiki：在模式识别和机器学习领域，k近

shine-lee·2014-08-14 14:00

数据挖掘十大经典算法(8) kNN: k-nearest neighbor classification

邻近算法 KNN算法的决策过程k-NearestNeighboralgorithm 右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。K最近邻(k-NearestNeighbor，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

tangshuai8888·2014-08-01 16:00

kNN(K-Nearest Neighbor)最邻近规则分类

KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；K最近邻(k-NearestNeighbor，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

流程序中的运动者·2014-06-29 18:35

kNN：k-nearest neighbor classification(K最近邻分类算法，KNN)

K最近邻分类算法，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。该算法的思路是：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个类别，则该样本也属于这个类别。

卓尔·2014-06-13 12:00

OpenCV Machine Learning 之 K最近邻分类器的应用 K-Nearest Neighbors

OpenCVMachineLearning之K最近邻分类器的应用下面的程序实现了对高斯分布的点集合进行分类的K最近令分类器程序运行结果：

zhjm07054115·2014-06-04 19:00

OpenCV Machine Learning 之 K最近邻分类器 K-Nearest Neighbors

K-NearestNeighbors该算法存储所有的训练样本（已知标签），然后通过分析新给的样本（标签未知）与已知标签的训练样本的相似度，选出其中的K个最相似的训练样本进行投票得到新样本的标签，并计算加权和等。该方法有时被称为是“learningbyexample”，因为他总是根据新样本的特征向量与已知标签的样本特征向量的相似度来判断新样本的类别。CvKNearestclass CvKNeares

zhjm07054115·2014-06-04 18:00

KNN(k-nearest neighbor algorithm)--从原理到实现

分类：机器学习代码2013-11-1312:31 767人阅读评论(0) 收藏举报目录(?)[+]零.广告本文所有代码实现均可以在 DML 找到，不介意的话请大家在github里给我点个Star一.引入 K近邻算法作为数据挖掘十大经典算法之一，其算法思想可谓是intuitive，就是从训练集里找离预测点最近的K个样本来预测分类因为算法思想简单，你可以用很多方法实现它，这时效

pi9nc·2014-05-30 21:00

chapter2 机器学习之KNN(k-nearest neighbor algorithm)--K近邻算法从原理到实现

一.引入 K近邻算法作为数据挖掘十大经典算法之一，其算法思想可谓是intuitive，就是从训练集里找离预测点最近的K个样本来预测分类因为算法思想简单，你可以用很多方法实现它，这时效率就是我们需要慎重考虑的事情，最简单的自然是求出测试样本和训练集所有点的距离然后排序选择前K个，这个是O(nlogn)的，而其实从N个数据找前K个数据是一个很常见的算法题，可以用最大堆(最小堆)实现，其效率是O

wenyusuran·2014-05-21 11:00

OpenCV（2）ML库->K-Nearest Neighbour分类器

KNN也是最邻近结点算法（k-NearestNeighboralgorithm）的缩写形式，也可称为邻近算法。是电子信息分类器算法的一种。KNN方法对包容型数据的特征变量筛选尤其有效。最邻近结点算法采用向量空间模型来分类，概念为相同类别的案例，彼此的相似度高，而可以借由计算与已知类别案例之相似度，来评估未知类别案例可能的分类。目标：分类未知类别案例。输入：待分类未知类别案例项目。已知类别案

sunboyiris·2014-04-01 21:00

OpenCV（2）ML库->K-Nearest Neighbour分类器

KNN也是最邻近结点算法（k-NearestNeighboralgorithm）的缩写形式，也可称为邻近算法。是电子信息分类器算法的一种。KNN方法对包容型数据的特征变量筛选尤其有效。最邻近结点算法采用向量空间模型来分类，概念为相同类别的案例，彼此的相似度高，而可以借由计算与已知类别案例之相似度，来评估未知类别案例可能的分类。目标：分类未知类别案例。输入：待分类未知类别案例项目。已知类别案

王孟贤·2014-04-01 21:00

推荐系统相关算法(2)：k-nearest neighbor

1.kNN1.1基本的kNN模型kNN(k-nearestneighbor)的思想简单来说就是，要评价一个未知的东西U，只需找k个与U相似的已知的东西，并通过k个已知的，对U进行评价。假如要预测风炎君对一部电影M的评分，根据kNN的思想，我们可以先找出k个与风炎君相似的，并且对M进行过评分的用户，然后再用这k个用户的评分预测风炎君对M的评分。又或者先找出k个与M相似的，并且风炎君评价过的电影，然后

idismyself·2014-03-20 11:55

k-Nearest Neighbors 笔记

KNN(k-NearestNeighbors,k-近邻算法)属于监督学习算法,它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,取最近距离的K个样本中出现次数最多的标签(label)作为测试样本的标签(label).优点精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定缺点计算复杂度高,空间复杂度高,无法给出数据的内在含义适用数据类型数值型,标称型算法描述1.有一个训练集,其中的每个样本都有几个属性值,及唯一的标签

sailtseng·2013-11-18 14:00

KNN(k-nearest neighbor algorithm)--从原理到实现

零.广告本文所有代码实现均可以在DML找到，不介意的话请大家在github里给我点个Star一.引入K近邻算法作为数据挖掘十大经典算法之一，其算法思想可谓是intuitive，就是从训练集里找离预测点最近的K个样本来预测分类因为算法思想简单，你可以用很多方法实现它，这时效率就是我们需要慎重考虑的事情，最简单的自然是求出测试样本和训练集所有点的距离然后排序选择前K个，这个是O(nlogn)的，而其实

Dark_Scope·2013-11-13 12:40

KNN(k-nearest neighbor algorithm)--从原理到实现

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Dark_Scope·2013-11-13 12:40

KNN(k-nearest neighbor algorithm)--从原理到实现

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Dark_Scope·2013-11-13 12:00

数据挖掘十大经典算法(8) kNN: k-nearest neighbor classification

邻近算法 KNN算法的决策过程k-NearestNeighboralgorithm 右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。K最近邻(k-NearestNeighbor，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

starstarstone·2013-08-12 11:00

[置顶] kNN(K-Nearest Neighbor)最邻近规则分类

KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；K最近邻(k-NearestNeighbor，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

xlm289348·2013-05-02 16:00

kNN(K-Nearest Neighbor)最邻近规则分类

KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；K最近邻(k-NearestNeighbor，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

runfeel·2013-05-02 16:00

K-NN算法

K最近邻(k-Nearest 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。

wsql·2012-12-12 22:00

数据挖掘十大经典算法(8) kNN: k-nearest neighbor classification

===============================================================================这个系列转载自aladdina旨在对数据挖掘十大经典算法做泛泛的科普式介绍，如果需要深入研究请各位看官移步互联网。================================================================

sangni007·2012-11-12 00:00

K-nearest Neighbors 算法

机器学习初学者，超级小白，不对的地方尽请批评指正。欢迎一起探讨。 K-nearestNeighbors学习方法是基于实例的，可用于逼近实值或离散目标函数，概念简明。对于基于实例的算法，学习过程只是简单地存储已知的训练数据，当遇到新的查询实例时，一系列相似的实例被从存储器中取出，并用来分类新的查询实例。因此，基于实例的算法的最大不足也就在于分类新实例的开销特别大。关于该算法的基

糖拌咸鱼·2012-11-06 16:00

Multi-label K-nearest neighbor (ML-KNN)

注意点：MLKNN_train注释部分有train_target-AQxMarray,iftheithtraininginstancebelongstothejthclass,thentrain_target(j,i)equals+1,otherwisetrain_target(j,i)equals-1 。如果设置成1和0可以吗？不行，因为MLKNN_test有如下代码：fori=1:num_te

杰·2012-08-01 15:00

k-nearest neighbor

HackerVirus·2012-07-13 20:00

邻近算法（k-Nearest Neighbor algorithm，k最近邻算法）

下图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3（即实线圆内部），由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5（即虚线圆内），由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。K最近邻(k-NearestNeighbor，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

whycold·2012-06-23 15:00

数据挖掘十大经典算法(8) kNN: k-nearest neighbor classification

邻近算法 KNN算法的决策过程k-NearestNeighboralgorithm 右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。K最近邻(k-NearestNeighbor，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

iamfranter·2011-09-27 14:00

k-Nearest Neighbor algorithm

写道[KNN算法的决策过程]KNN算法的决策过程k-NearestNeighboralgorithm右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，

king_c·2011-07-09 15:00

k-Nearest Neighbor algorithm

k-NearestNeighboralgorithm左图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。K最近邻(k-NearestNeighbor，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

hachirou·2010-10-19 14:00

20100825

今天把文献的脉络整理了一下，看了一篇基于帧学习训练，使用的是k-nearest方法，然后生成一个classifier。。。然后做的是识别工作。

O(1) 的小乐·2010-08-26 01:00

k-Nearest Neighbors

简介 KNN法即K最近邻法，最初由Cover和Hart于1968年提出的，是一个理论上比较成熟的方法。该方法的思路非常简单直观：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。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少

mtnt2008·2010-07-12 20:00

数据挖掘十大经典算法(8) kNN: k-nearest neighbor classification

邻近算法KNN算法的决策过程k-NearestNeighboralgorithm右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。K最近邻(k-NearestNeighbor，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

aladdina·2009-05-01 00:00

数据挖掘十大经典算法(8) kNN: k-nearest neighbor classification

邻近算法KNN算法的决策过程k-NearestNeighboralgorithm右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。K最近邻(k-NearestNeighbor，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

莫等闲·2009-05-01 00:00

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Multi-label K-nearest neighbor (ML-KNN)

k-nearest neighbor

邻近算法（k-Nearest Neighbor algorithm，k最近邻算法）

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k-Nearest Neighbor algorithm

k-Nearest Neighbor algorithm

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