在2023年12月召開的 ieee 資料探勘國際會議上（icdm， international conference on data mining），與會的各位專家選出了當時的十大「資料探勘演算法」（ top 10 data mining algorithms ）， knn演算法即位列其中。
該演算法思路簡潔，但是在實踐中卻相當有效。如果你對其演算法原理仍不甚了解，你可以參考本部落格之前的文章《機器學習中的knn演算法及matlab例項》
。knn演算法不僅可以用於分類，還可以用於回歸，但主要應用於分類。在此前的文章中，我們給出的例項是基於matlab實現的。本文將演示在python語言中利用scikit-learn提供的函式來進行基於knn
的classification例項。最後，本文還會介紹利用knn進行回歸的基本思路。
機器學習中的KNN演算法
關注菜鳥解說大資料 一.knn的簡單介紹 knn演算法的核心思想是如果乙個樣本在特徵空間中的k個最相鄰的樣本中的大多數屬於某乙個類別，則該樣本也屬於這個類別，並具有這個類別上樣本的特性。該方法在確定分類決策上只依據最鄰近的乙個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。機器學習入門的第乙個演算法是k...
機器學習 KNN
posted on 2015 05 21 20 34 in ml 0 comment views 3195 原始碼 決策樹和基於規則的分類器都是積極學習方法 eager learner 的例子，因為一旦訓練資料可用，他們就開始學習從輸入屬性到類標號的對映模型。乙個相反的策略是推遲對訓練資料的建模，直...
機器學習 KNN
定義事件ejl j 0,1.k e j epsilon 0,1.k ejl j 0,1.k 為對於標籤 l,k個鄰居中包換j個這個標籤，則 e為乙個 k n 的矩陣，每一行為距離該例項的樣本中每個標籤的數量，則 c l 向量是e矩陣的最後一行，表示距離為k時的各個標籤數量。則我們需要的是在已知e矩陣...