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随着垃圾邮件数量日益攀升,如何有效识别垃圾邮件已成为一项非常重要的课题。为克服k最近邻(k-nea-rest neighbor,kNN)分类法在垃圾邮件识别中的缺陷,本文基于聚类算法提出了一种改进kNN识别方法。首先使用基于最小距离原则的一趟聚类算法将训练邮件集合划分为大小几乎相同的超球体,每个超球体包含一个类别或多个类别的文本;其次,采用投票机制对得到的聚类结果进行簇标识,即以簇中最多文本的类别作为簇的类别,得到的识别模型由具有标识的簇组成;最后,结合最近邻分类思想,对输入的邮件进行自动识别。实验结果表明,该方法可大幅度地降低邮件相似度的计算量,较TiMBL、Nave Bayesian、Stacking等算法效果要好。同时,该方法是一种可增量式更新识别模型的方法,具有一定的实用性。

资源详细描述可以看我的博客： 算法笔记（5）-K最近邻算法及python代码实现 https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/124729366

深度学习几种上采样方法代码，最近邻插值，双线性插值，pixelshuffle，unpool，逆卷积等示例代码

这个是K近邻的改进算法，不仅适合于两类的分类也适合多类，同时这个算法解决了，当K的取值可能会从在多个类别距离相等的问题，K的取值随便取。算法非常全面完整

K最近邻项目 介绍 K最近邻居是一种简单的算法，可以存储所有可用案例并根据相似性度量对新案例进行分类。 在这个项目中，我使用了人工数据集，并用更好的K值改进了模型。 安装 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import classification_report,confusion_matrix f

在大数据环境下，K近邻多标签算法（ML-KNN）高时间复杂度的问题显得尤为突出；此外，ML-KNN也没有考虑k个近邻对最终分类结果的影响。针对上述问题进行研究，首先将训练集进行聚类，再为测试集找到一个距离其最近的训练数据簇作为新的训练数据集；然后计算最近邻样本的距离权重，并用该权重描述最近邻和其他近邻对预测结果的影响；最后使用新的目标函数为待测样本分类。通过在图片、Web页面文本数据等数据集上的实验表明，所提算法得到了更好的分类结果，并且大大降低了时间复杂度。