本笔记介绍机器学习中的KNN（K-NearestNeighbors，K近邻算法）文章目录思想工作原理K值选择交叉验证类似K-means的肘部法经验选择法/奇数优先加权KNN距离度量欧氏距离（EuclideanDistance）特点曼哈顿距离（ManhattanDistance）特点切比雪夫距离（ChebyshevDistance）特点

目录背景代码1.数据准备-1阶段2.数据探索3.数据准备-2阶段4.矢量化（向量化）5. 建立模型6.模型评价模型评价1.分别评价2.总体评价背景基于前文 （《【机器学习】Lesson4-朴素贝叶斯（NB）文本分类》）对于垃圾邮件数据集的分类处理，增加K邻居分类器（KNN）/支持向量

7特征降维实际数据中,有时候特征很多,会增加计算量,降维就是去掉一些特征,或者转化多个特征为少量个特征特征降维其目的:是减少数据集的维度，同时尽可能保留数据的重要信息。特征降维的好处:减少计算成本：在高维空间中处理数据可能非常耗时且计算密集。降维可以简化模型，

环境配置Python3.xScikit-learn库、Numpy库、Matplotlib库JupyterNotebook或类似IDE（用于代码编写和结果展示）数据集使用Scikit-learn自带的Iris数据集。该数据集包含150条记录，每条记录有4个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度），属于3个类别之一（Setosa、Versicolor

想象一下，你正在计划一个周末的户外活动，你可能会问自己几个问题来决定去哪里："今天天气怎么样？"如果天气晴朗，你可能会选择去公园野餐；如果天气阴沉，你可能会选择去博物馆。这个决策过程，其实就是一个简单的分类问题，而KNN（K-NearestNeighbors）算法正是模仿这种人类决策过程的机器学习算法。

"""K-近邻算法用于分类和回归问题。比如，判断一款游戏是否受欢迎。KNN算法的基本思想是：如果一个样本在特征空间中的k个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。KNN算法的实现方法有两种：1.基于欧氏距离的KNN算法2.基于余弦相似度的KNN算法KNN算法的优点：1.简

KNN算法详解前言一、KNN算法思想二、实现步骤2.1收集数据2.2准备数据2.3选择K值2.4计算距离2.5找到最近的邻居2.6决策三、关键要素（细节）3.1K值的选择3.2距离的计算3.2.1欧氏距离3.2.2曼哈顿距离3.2.3切比雪夫距离3.2.4闵氏距离3.3决策规则四、API介绍4.

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K近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一种简单而有效的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题中。KNN的主要特点是不需要对数据进行显式的模型训练，它是一种基于实例的学习方法。当给定一个未标记的数据点时，KNN算法会寻找其在训练集中最接近的K个邻居，并根据这些邻居的标签来决

目录Python实现K近邻算法：面向对象的思路与详细案例解析引言一、K近邻算法的基本原理1.1K近邻算法的核心思想1.2距离度量1.3K的选择二、面向对象的KNN实现2.1类设计2.2Python代码实现2.3代码详解三、案例分析3.1案例一：鸢尾花分类问题描述数据准备模型训练与预测

@目录一、算法概念二、算法原理（一）K值选择（二）距离度量1、欧式距离2、曼哈顿距离3、闵可夫斯基距离（三）决策规则1、分类决策规则2、回归决策规则三、算法优缺点优点缺点四、KNN分类任务实现对比（一）数据加载和样本分区1、Python代码2、Sentosa_DSML社区版（二）训练模型1、Python代码2、Sento

KNN算法一KNN算法介绍二KNN算法API2.1KNeighborsClassifier分类算法2.2KNeighborsRegressor回归算法三两个经典案例3.1鸢尾花案例3.2手写数字识别案例一KNN算法介绍K-近邻算法（KNearestNeighbor，简称KNN）.比如根据你的“邻居”来推断出你的类别.KNN算法

一、什么是KNN        K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）是一种简单而强大的机器学习算法，它基于一个基本的假设：相似的样本通常在特征空间中彼此接近。KNN算法通过查找一个样本的最近K个邻居来预测该样本的类别或属性。二、KNN算法流程        KNN没有显式的训

 K近邻估计法（K-NearestNeighbors,KNN）是一种基本的分类与回归方法，通常用于分类任务。在Python中，你可以使用scikit-learn库来实现KNN算法。下面是一个简单的示例，展示如何使用scikit-learn来实现KNN分类器。首先，确保你已经安装了scikit-learn库。如果没有安装，可以通过运行pipinsta

程序功能使用scikit-learn库中的鸢尾花数据集（Irisdataset），并基于KNN（K-NearestNeighbors，K近邻）算法进行分类，最后评估模型的准确率。代码fromsklearnimportdatasets#加载鸢尾花数据集iris=datasets.load_iris()#查看数据集中的特征和目标print(iris.data[

最近邻回归算法（K-nearestneighborsregression，简称KNN回归）是一种简单而又直观的非参数回归方法。它基于这样一个思想：一个样本的输出值可以通过其最近的K个邻居的输出值的某种形式（如加权平均）来预测。以下是KNN回归算法的主要原理：一、基本步骤计算距离：对于给定的预测样本

通过前面两篇，所以对某一个人A推荐电影，就是找到这个人最类似的人B已经看过的电影，然后将电影推荐A#-*-coding:utf-8-*-importjsonimportnumpyasnpfrompearson_scoreimportpearson_score#找到相似用户deffind_similar_users(dataset,user,num_users):ifu

importjsonimportnumpyasnp#计算皮尔逊系数defpearson_score(dataset,user1,user2):ifuser1notindataset:raiseTypeError('User'+user1+'notpresentinthedataset')ifuser2notindataset:raiseType

knn通过计算电影相关度，计算用户1和用户2的评分importjsonimportnumpyasnp#计算欧式距离分数defeuclidean_score(dataset,user1,user2):ifuser1notindataset:raiseTypeError('User'+user1+'notpresentinthedataset')ifuser2n

K最邻近（KNN，K-NearestNeighbor） 结果：其中虚线就是拟合后的模型#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportneighbors#加载数据amplitude=10num_points=100X=amplitude*np.random.rand(num_points,1)-0

引言K近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）算法是一种基础的机器学习方法，属于监督学习范畴文章目录引言一、K近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）1.1原理详述1.1.1距离度量1.1.2选择k值1.1.3投票机制1.2实现步骤1.3参数选择1.4应用场景1.5优缺点1.5.1优点1.5.2缺点

K最近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）是⼀种常⽤的监督学习算法，主要⽤于分类和回归问题。KNN的基本原理是基于特征空间中样本点的距离来进⾏预测或分类。对于分类问题，KNN找到与待分类样本在特征空间中最近的K个训练样本，并基于它们的类别标签进⾏投票决策。对于回归问题，KNN找

KNN算法-分类样本距离判断：欧氏距离、曼哈顿距离、明可夫斯基距离KNN算法原理：        K-近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）,根据K个邻居样本的类别来判断当前样本的类别;如果一个样本在特征空间中的k个最相似(最邻近)样本中的大多数属于某个类别，

一.K-近邻(KNN)K-近邻（K-NearestNeighbors,简称KNN）是一种基于实例的学习算法，主要用于分类和回归问题。KNN的工作原理直观且简单，它基于相似性进行预测，也就是说给定一个新的数据点，KNN算法会查找距离最近的K个数据点，然后通过这些邻居来确定新数据点的类别（在分类任务中）或

作者：来自Elastic ElasticPlatformTeam在当今的数字时代，数据呈指数级增长，且日益复杂，高效搜索和分析这一浩瀚信息海洋的能力从未如此重要。但同时也从未如此具有挑战性。这就像大海捞针，但挑战在于针的形状不断变化。这就是向量搜索作为游戏规则改变者出现的地方，它改变了我