我们本篇博客来学习KNN算法的原理,超参数调整,以及KNN算法应用。 kNN算法:K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法。 KNN算法1、算法概述2、举例3、加深理解4、算法原理5、算法超参数5.1 K值5.2 关于K的取值5.3 距离度量方式5.4 权重计算方式6、算法步骤7、使用KNN实现分类7.1 建模预测7.2 超参数对模型的影响7.3 超参数调整8、使用KNN回归预测8.1 建模预测8.2 数据标准化8.3 流水线9、KD树10、总结 1、算法概述 邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法
2021-05-12 16:08:18 866KB 分类 分类算法 算法
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最近邻规则的聚类算法,欧式距离,起始点阈值可设定。 带有聚类效果评估。 采用二维特征空间中的10个样本对程序进行验证 x1 = (0,0),x2 = (3,8) x3 = (2,2),x4 = (1,1) x5 = (5,3),x6 = (4,8),x7 = (6,3),x8 = (5,4) x9 = (6,4),x10 = (7,5)
2021-05-03 13:02:36 2KB matlab 最近邻分类算法 模式识别
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matlab LDA降维,KNN最邻近算法
2021-03-31 19:02:24 10KB 最近邻分类算法
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2021-03-23 09:11:12 483KB 最近邻分类算法
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