KNN

Python 利用SVM,KNN,随机森林进行预测

Python 利用SVM,KNN,随机森林进行预测工具：Pycharm，Win10，Python3.6.4上图是我们的数据文件，最后一列是附近有无超市的标签，1代表有，-1代表没有。可以发现数据维度比较多，我通关计算相关系数提出相关性低的特征。data = pd.read_excel('dat...
2023-06-05 08:47 阅读数 19

1.k-近邻算法（KNN）

概念根据你的“邻居”判断你的类别流程KNN api 初步使用机器学习流程Scikit-learn工具安装pip3 install scikit-learn==0.19.1注：需要Numpy，Scipy等库的支持Python (>= 3.5),NumPy (>= 1.11.0),Sc...
2022-02-08 19:43 阅读数 33

AI-机器学习-自学笔记（四）K邻算法（KNN）

K邻算法（k-Nearest Neighbor）是最常用也是最简单的机器学习算法之一。关于该算法正式的表述是：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（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，并具有这个类别的样本的特性。通俗点说，就是近朱者赤近墨者黑，你周围的狐朋...
2021-11-06 02:31 阅读数 29

Python最近邻算法（KNN）

笔记行业应用:客户流失预测欺诈侦测（更适合于稀有事件的分类问题）近朱者赤，近墨者黑。一个样本在特征空间中，总有k个与之最相似（即特征空间中最邻近）的样本。其中，大多数属于某一类别，则该样本也属于这个类别。计算步骤:1.算距离:算出测试样本到训练集中每个样本的距离。（例如:欧氏距离）2.找邻居:...
2021-03-07 23:24 阅读数 71

KNN算法实例讲解

KNN 算法优缺点：优点：精度高，对异常值不敏感缺点：计算复杂度高，空间复杂度高使用数据范围：数值型和标称型有标签的分类算法：即输入一个无标签的数据系列，与有标签的现有数据属性进行对比，算法提取样本集中特征最相似的K个分类标签，最后选择K个相似数据中出现次数最多的分类。import numpy...
2018-12-18 09:57 阅读数 182
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