K最近邻居

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K最近邻居

: k最近邻居 它依赖于“近朱者赤，近墨者黑”的思想，即一个样本的类别将由其最近的K个邻居共同决定。KNN算法简单易懂，无需对数据进行预先处理，适用于小规模数据集，但在大规模数据集上可能会因为计算量大而效率较低。一、...
评级：0 浏览量：52 收藏量：0 资源大小：14KB 上传时间：2021-02-09

: kknn:加权k最近邻居 kk kknn是R包，用于加权k最近邻分类，回归和聚类。您可以安装最新发布的版本install.packages("kknn") 最新开发版本devtools::install_github("KlausVigo/kknn") 如果您使用kknn，请引用：执照kknn是根据GPLv2许可...
评级：0 浏览量：3183 收藏量：1 资源大小：388KB 上传时间：2021-05-25

: KNN：K最近邻居，练习 **K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是监督学习中的一种基础方法，主要用于分类和回归任务。这个算法基于一个简单的思想：一个数据点的类别由其最接近的数据点（邻居）的类别决定。在KNN中，“K”代表了选择...
评级：0 浏览量：56 收藏量：0 资源大小：10KB 上传时间：2021-02-18

: 在Cloud-IoT生态系统中对加密的不确定数据进行安全高效的K最近邻居查询因此，本文提出了一种既安全又高效的K最近邻居（KNN，K-Nearest Neighbor）查询方案，用于在半可信的云服务器中存储的不确定数据。本研究采用了改进的同态加密方法，该方法需要两个服务器相互协作，对不确定数据...
评级：0 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：1.43MB 上传时间：2021-04-17

: matlab分时代码-K-Nearest-Neighbors-Hashing:Matlab实现的“K最近邻居散列”（CVPR2019） matlab分时代码K最近邻居散列 Matlab实现的“ K最近邻居散列”。依存关系： MatLab> = R2016b （GPU支持knnsearch） GPU内存> = 10G MatLab <= R2016a（仅限CPU knnsearch）如何使用？下载数据集并解压缩到./...
评级：0 浏览量：130 收藏量：0 资源大小：172KB 上传时间：2021-05-21

: 一个快速为低维度空间提供K最近邻居算法库libnabo，C++源代码 libnabo 提供了一个干净、无遗留、与标量类型无关的 API，这要归功于 C++ 模板。它当前的 CPU 实现深受 ANN 的启发，但具有更紧凑的数据类型。平均而言，libnabo 比 ANN 快 5% 到 20%。
评级：0 浏览量：28 收藏量：0 资源大小：1.09MB 上传时间：2024-03-22

: flask-ui-knn-optimization:Flask界面为K最近邻居机器学习分类器找到最佳输入参数 Flask界面为K最近邻居机器学习分类器找到最佳输入参数前言机器学习分类需要对不同输入参数进行迭代，以最大程度地提高模型的准确性。该应用程序通过不同的训练/测试组获取数据并循环，并遍历多达30个邻居，以绘制...
评级：0 浏览量：66 收藏量：0 资源大小：113KB 上传时间：2021-05-22

: matlab代码sqrt-ece-kNN:在OpenMPI中实现的k最近邻居 在MPI中为每个点x∈X的k个最近邻居（k-NN）实现一种分布式全KNN搜索和查找算法。这组X点将作为输入数组与点数n，维数d和邻居数k一起作为输入数组传递给您。每个MPI处理Pi将计算其自身的点与所有其他点的距离，并...
评级：0 浏览量：105 收藏量：0 资源大小：1.85MB 上传时间：2021-05-23

: stormknn:基于Apache Storm的大数据流连续K最近邻居查询 Stormknn 基于Apache Storm的大数据流连续K近邻查询。 knn算法有2个版本，并行和串行。如果要使用串行， pom-serial.xml重命名为pom.xml ，然后mvn build 。对于并行，将pom-parallel.xml重命名为pom.xml并mvn ...
评级：0 浏览量：63 收藏量：0 资源大小：76.75MB 上传时间：2021-05-18

: 通过功能性K最近邻居对在线拍卖的实时预测-研究论文我们提出了一种新颖的功能性K近邻（fKNN）预测器，用于在线拍卖的实时预测。预报员使用来自其他拍卖的信息，并根据它们在拍卖，卖方和产品特征方面的相关性以及价格路径的相似性来权衡其贡献。我们通过功能数据...
评级：0 浏览量：87 收藏量：0 资源大小：287KB 上传时间：2021-05-20

: Music-Classification:Matlab工具使用MFCC和K最近邻居算法将音乐分为4种类型。输入是具有.mp3 .wav扩展名... Matlab工具使用MFCC和K最近邻居算法将音乐分为4种类型。输入是带有.mp3 / .wav扩展名的音频文件。＃＃问题陈述通过使用监督学习的概念将音频信号分类为不同的预定义流派。背景技术虽然音乐令人愉悦，但如今...
评级：0 浏览量：281 收藏量：0 资源大小：5.22MB 上传时间：2021-05-21

: rbush-knn, k 最近邻居搜索( KNN )的RBush.zip rbush-knn, k 最近邻居搜索( KNN )的RBush rbush-knn k -nearest邻居搜索 RBush 。利用优先队列实现简单深度优先搜索算法。var knn = require('rbush-knn');var tree = rbush().load(d
评级：0 浏览量：251 收藏量：0 资源大小：5KB 上传时间：2019-10-10

: hd_knn_tree:使用心脏病数据集的决策树和K最近邻居 hd_knn_tree 使用RStudio对心脏病数据集进行决策树和K最近邻分析。还要与进行比较，以找出哪种模型可以更好地预测数据集。使用的技术/框架Rstudio Rmarkdown使用的RStudio库库（caTools）图书馆（班）图书馆...
评级：0 浏览量：729 收藏量：1 资源大小：104KB 上传时间：2021-03-10

: k-nearest_neighbor：这是一个乳腺癌分类数据集项目，用于定义在简单的ETL之后使用K最近邻居算法在人中是否... 在这个名为"algorithm_classification_k-nearest_neighbor"的项目中，我们主要关注的是利用机器学习中的K最近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）算法来预测乳腺癌的扩散情况。这个项目涉及了数据预处理（Extract-...
评级：0 浏览量：90 收藏量：0 资源大小：75.03MB 上传时间：2021-02-15

: diabetes-prediction:为了预测一个人是否患有糖尿病，已经生成了一个... 利用K最近邻居算法来建立相应的模型在这个项目中，我们利用了K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法，这是一种监督学习方法，广泛应用于分类问题，包括疾病预测。以下是关于这个主题的详细知识： 1. **糖尿病预测**：糖尿病是一种慢性病，对健康...
评级：0 浏览量：396 收藏量：2 资源大小：19KB 上传时间：2021-04-09

: Python K最近邻从原理到实现的方法 Python K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种简单且强大的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。KNN算法基于实例学习，属于懒惰学习（Lazy Learning）方法，因为它并不在训练阶段构建模型，而是等到预测时才...
评级：0 浏览量：196 收藏量：0 资源大小：749KB 上传时间：2020-09-18

: 改善k个最近邻居的证据积累聚类为了解决这个问题，本文提出了一种利用每个对象的k个最近邻居来改进传统CA矩阵的方法。直观地说，如果一个对象的邻居与另一个对象的邻居显示出了高度相似性，那么这两个对象应该具有较高的相似性。基于改进后的CA...
评级：0 浏览量：38 收藏量：0 资源大小：556KB 上传时间：2021-04-16

: K最近邻项目 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 ...
评级：0 浏览量：139 收藏量：0 资源大小：1.5MB 上传时间：2021-02-14

: 分阶段K邻居模型在入侵检测系统中的应用研究分阶段K邻居模型(KNS)是一种可用于入侵检测系统中的数据挖掘模型。KNS先将节点状态分成不同的阶段，然后为每个节点查找同阶段内K邻居和不同阶段邻居，最后分别对阶段内部邻居和阶段邻居的相关属性进行统计挖掘，最终...
评级：0 浏览量：103 收藏量：0 资源大小：338KB 上传时间：2020-10-23

: knn-elixir:Elixir 中的 k 个最近邻居 例如，可以使用Enum模块处理集合，使用Map存储样本和对应的标签，使用Enum.sort_by()进行排序，以及使用Enum.take()获取前k个最近的邻居。此外，Elixir的并行处理能力使得大规模数据集的处理变得更加高效，可以通过...
评级：0 浏览量：34 收藏量：0 资源大小：4KB 上传时间：2021-06-15

: 伪最近质心邻居分类使用每个类别的加权k个局部均值向量，PNCN设计相应的伪最近质心邻居，并根据所有类别中最接近的伪最近质心邻居决定查询模式的类别标签。 PNCN方法的核心思想在于使用局部均值向量替代单个训练样本作为分类参考点，...
评级：0 浏览量：52 收藏量：0 资源大小：261KB 上传时间：2021-04-06

: 改进的伪最近邻居分类改进的伪最近邻居分类方法（LMPNN规则）是一种新的基于KNN（k-Nearest Neighbor，K近邻）的分类器。这种方法在算法设计上受到了基于局部平均的k近邻（LMKNN）规则和伪最近邻居（PNN）规则的启发，并旨在提升分类性能...
评级：0 浏览量：44 收藏量：0 资源大小：1.54MB 上传时间：2021-03-17

: python实现K最近邻算法 `KDistance` 函数是KNN的核心，它的主要任务是计算目标数据点（`dest`）与源数据集（`source`）中每个数据点的距离，并返回K个最近的邻居。首先，`KDistance` 函数检查目标数据点与源数据点的维度是否一致。如果...
评级：0 浏览量：131 收藏量：0 资源大小：69KB 上传时间：2020-12-24

: 机器学习K最近邻算法-KNN 2. **找到最近的K个邻居**：确定待分类项的K个最近邻居。K是一个正整数，是模型的超参数，需要在训练过程中确定。 3. **进行决策**： - **分类任务**：在分类问题中，KNN算法会根据K个最近邻居的类别来决定待分类...
评级：0 浏览量：56 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2024-10-13

: 改进的共享型最近邻居聚类算法 - **最近邻居图构建**：对于每个数据点，找出其最接近的k个邻居，并构建一个稀疏图，其中边连接了那些具有较高相似度的数据点。 - **链接力度统计**：统计每个数据点的链接力度，即与其相连的边的数量。这有助于识别...
评级：4 浏览量：127 收藏量：0 资源大小：182KB 上传时间：2011-09-13

: parzen窗估计、k最近邻_K._likecrk_classifier_ k-NN的关键步骤包括计算距离、选择最近邻居和决定分类决策。在MATLAB中，`project5_knn.m`文件很可能是实现k-NN算法的代码，包括定义距离度量（如欧氏距离）、搜索最近邻以及投票决定类别。结合这两种方法，有时候...
评级：0 浏览量：98 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2021-10-03

: K最邻近法KNN分类算法（单点、多点分类预测） 1. **单点分类**：在单点分类中，我们对每一个待预测样本点都执行KNN算法，找到其最近的K个邻居，然后根据这些邻居的类别信息来预测该点的类别。通常，会选择出现次数最多的类别作为预测结果。 2. **多点分类**：...
评级：0 浏览量：100 收藏量：0 资源大小：26KB 上传时间：2022-12-03

: KNN最近邻居分类器测试.pdf KNN（K-Nearest Neighbors）最近邻居分类器是一种监督学习算法，广泛应用于分类问题。它的基本思想是：一个样本的类别由其最接近的K个邻居的类别决定，其中K是一个预先设定的整数。这个算法依赖于“相似性”度量，...
评级：0 浏览量：28 收藏量：0 资源大小：545KB 上传时间：2022-06-01

: pynndescent:适用于近似最近邻居的Python最近邻居血统根据论文，它为构造k邻居图和近似的最近邻居搜索提供了Nearest Neighbor Descent的python实现：董，魏，查里卡尔·摩西和凯莉。 “用于通用相似性度量的有效k最近邻图构造”。第20届国际互联网会议论文集。 ACM...
评级：0 浏览量：195 收藏量：0 资源大小：7.44MB 上传时间：2021-05-06

: k近邻_k最近邻_K._k近邻_最近邻分类_近邻它基于实例的学习思想，通过寻找训练集中与新样本最接近的K个邻居，依据这些邻居的类别进行投票，决定新样本的类别归属。KNN算法的原理简单，易于理解，但在实际应用中也有一些关键点需要注意。首先，我们来看**...
评级：0 浏览量：85 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2021-09-10

: K最近邻算法(KNN)---sklearn+python实现方式对于新的未知样本，KNN会找到训练集中与其距离最近的K个邻居，其中K是一个预先设定的整数。 - 如果K=1，那么新样本将被分类为其最近的邻居的类别。对于较大的K值，分类决策会基于多数投票原则，即K个邻居中出现次数...
评级：0 浏览量：1590 收藏量：2 资源大小：351KB 上传时间：2020-09-17

: python机器学习案例教程——K最近邻算法的实现 3. **找到最近的邻居**：对于新的未标记样本，我们需要找出训练集中与之距离最近的K个样本。这里使用了一个名为`getdistances`的函数，它计算了新样本与数据集中每个样本的距离并按距离排序。 4. **预测新样本的...
评级：0 浏览量：742 收藏量：0 资源大小：96KB 上传时间：2020-09-20

: KNN最近邻居分类器测试.docx 【KNN最近邻居分类器测试】 KNN（K-Nearest Neighbors）最近邻分类器是一种基于实例的学习方法，常用于分类任务。它的基本思想是将未知类别的新样本分配到与其最近的K个已知类别样本中最常见的类别。这里的“最近”...
评级：0 浏览量：63 收藏量：0 资源大小：609KB 上传时间：2022-06-06

: kd_tree：“ K维树”和“ N个最近邻居”的水晶实现 **K个最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）**是一种基于实例的学习方法，属于监督学习的一种。在分类问题中，KNN算法会找到测试样本在训练集中的K个最近邻，然后根据这K个邻近样本的类别信息来预测测试样本的类别。...
评级：0 浏览量：100 收藏量：0 资源大小：7KB 上传时间：2021-02-05

: k-近邻基础 3. **邻居选择**：根据设定的k值，找到测试样本最近的k个训练样本。 4. **分类决策**：根据k个邻居的类别投票，如多数表决原则，确定测试样本的类别。 5. **函数定义**：可能包括`predict`函数，用于预测未知样本的...
评级：0 浏览量：240 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2018-11-05

: KNN.zip K近邻算法在分类任务中，KNN通过计算测试样本与训练集中每个样本的距离，找出最近的K个邻居，然后根据这些邻居的类别进行投票决定测试样本的类别。在回归任务中，KNN则会取这K个邻居的平均值作为预测结果。 KNN算法的核心...
评级：0 浏览量：146 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2021-06-10

: KNN.rar_K. 2. **选择K值**：K值代表了我们要考虑的最近邻居的数量。较小的K值可能导致模型对噪声更敏感，而较大的K值可以减少噪声影响，但可能会导致模型过于平滑，丢失一些重要信息。选择合适的K值是KNN模型调优的关键步骤，...
评级：0 浏览量：47 收藏量：0 资源大小：637B 上传时间：2022-09-23

: KNN.zip_K. KNN算法基于实例学习，其基本思想是：对于一个新的未知数据，我们将其与训练集中所有已知类别的数据进行比较，找出与其最近的k个邻居，然后根据这k个邻居的类别进行投票，决定新数据的类别。这里的k通常是一个小的...
评级：0 浏览量：63 收藏量：0 资源大小：769KB 上传时间：2022-09-19

: k近邻算法ppt.pptx **KNN算法的执行过程**包括计算每个测试样本与训练集中所有样本的距离，然后选取最近的K个邻居。这里，距离的计算通常使用**欧几里得距离公式**，即计算两点之间直线距离的平方和的平方根。例如，当K设为3、5、7时，...
评级：0 浏览量：286 收藏量：1 资源大小：790KB 上传时间：2021-03-03

: knn.rar_K. 1. 距离度量：KNN算法的核心在于找到与待分类样本最近的K个邻居。常见的距离度量有欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离以及余弦相似度等。欧氏距离是最常用的距离度量，对于特征向量x和y，欧氏距离定义为 sqrt(sum(...
评级：0 浏览量：51 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2022-09-14

: 纯Python实现k近邻计算出所有距离后，我们需要找出k个最近的邻居。这可以通过排序距离数组并选择前k个最小值来实现。Python的`heapq.nsmallest()`函数可以高效地完成这个任务。 4. **类别预测**：有了k个最近邻，我们可以根据它们...
评级：0 浏览量：125 收藏量：0 资源大小：621B 上传时间：2023-04-11

: kNN.rar_K. 2. 分类决策规则：对于新的样本点，kNN算法会找到与其最近的k个邻居，然后根据这些邻居的类别进行投票，多数票决定新样本的分类。这个过程可以视为局部概率估计，因为样本的类别取决于其周围邻居的分布情况。二、...
评级：0 浏览量：34 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2022-09-21

: 为无标度网络扩展最近邻居的连接分布在提供的文件内容中，我们可以提取有关“为无标度网络扩展最近邻居的连接分布”这一主题的相关知识点。此主题属于网络科学和复杂系统领域，特别是与无标度网络（scale-free networks）的结构和性质紧密相关。无...
评级：0 浏览量：78 收藏量：0 资源大小：852KB 上传时间：2021-04-04

: 论文研究-基于最近共享邻居节点的K-means聚类算法.pdf 提出了一种新的多维序列模式挖掘算法，首先在序列信息中挖掘序列模式，然后针对每个序列模式，在包含此模式的所有元组中的多维信息中挖掘频繁1-项集，由得到的频繁1-项集开始，循环的由频繁（k-1）-项集（k>1）连接...
评级：0 浏览量：546 收藏量：0 资源大小：597KB 上传时间：2019-09-12

: Kjinlin.zip_K. KNN算法基于“邻居”的概念，其基本思想是：一个样本的类别由其最近的K个邻居的类别决定。这里的“近”通常用欧几里得距离来衡量，但也可以使用其他距离度量方式，如曼哈顿距离或余弦相似度。KNN算法有以下几个关键...
评级：0 浏览量：28 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2022-09-21

: MATLAB实现K近邻分类代码 1. **确定K值**：选择一个正整数K，这个值决定了在进行预测时将考虑多少个最近的邻居。 2. **距离度量**：选择一个距离度量方法来计算数据点之间的距离。常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离。...
评级：0 浏览量：173 收藏量：0 资源大小：5KB 上传时间：2024-06-13

: KNN（K Near Neighbor）最近邻算法 KNN（K Near Neighbor）：k个最近的邻居，即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。用我们的一句古语来说就是：物以类聚，人以群分。假如一个人的通讯录里有马云、王健林、李嘉诚等，那么这个人肯定也是这个...
评级：5 浏览量：1005 收藏量：0 资源大小：450KB 上传时间：2021-01-07

: K_Average.zip_K. 它基于“物以类聚”的思想，即一个样本的类别由其最近的k个邻居的类别决定。KNN算法不需要事先知道类别数量，而是直接从训练数据中找出最佳的分类边界。描述中的“通过k-近邻法将点分成两类，错误率较低，该方法效果...
评级：0 浏览量：35 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2022-07-15

: KNN方法.zip_K._k-NearestNeighbor_knn分类_knn方法_k最近邻 3. **邻居选择**：选取距离最近的k个训练样本，这里的“最近”是根据选定的距离度量方法确定的。 4. **类别投票**：对这k个邻居的类别进行统计，选择出现次数最多的类别作为未知样本的预测类别。 5. **预测结果**...
评级：0 浏览量：87 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2022-09-20

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