近邻算法

机器学习数据特征处理，鸢尾花案例，数字识别案例特征的单位或者大小相差较大，或者某特征的方差相比其他的特征要大出几个数量级，容易影响（支配）目标结果，使得一些模型（算法）无法学习到其它的特征。

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【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用KNN（K最近邻算法）今天机器学习课上的代码，在此记录一下。通过pandas导入结构化数据，选取"搞笑镜头"等三个特征作为输入变量，影片分类作为目标变量。采用分层抽样（stratify=y）将数据按8:2比例划分训练集和测试集，确保两个集合的类别分布比例与原数据集一致，这对于类别不平衡数据的建模尤为重要。标准化处理（StandardScaler）消除特征量纲差异，这是基于距离计算的KNN算法的必要预处理步骤。

机器学习-K近邻算法鸢尾花数据集鸢尾花Iris Dataset数据集是机器学习领域经典数据集，鸢尾花数据集包含了150条鸢尾花信息，每50条取自三个鸢尾花中之一：Versicolour、Setosa和Virginica 每个花的特征用如下属性描述：

预测facebook签到位置本次比赛的目的是预测一个人将要签到的地方。为了本次比赛，Facebook创建了一个虚拟世界，其中包括10公里*10公里共100平方公里的约10万个地方。对于给定的坐标集，您的任务将根据用户的位置，准确性和时间戳等预测用户下一次的签到位置。数据被制作成类似于来自移动设备的位置数据。请注意：您只能使用提供的数据进行预测。

【机器学习超详细版】用K-近邻算法精准分类鸢尾花并实现数据可视化，全网最完整详细在本篇博客中，我们将深入探讨如何使用 K-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）对经典的鸢尾花数据集（Iris Dataset）进行分类，并通过多种可视化手段来理解数据和模型的表现。通过这些步骤，你将不仅能够实现一个高效的分类模型，还能通过可视化手段更好地理解数据分布和模型决策。每个模块代码需要连到一块写，否则会报错，最后有合并后的完整代码。

机器学习模型从理论到实战|【004-K最近邻算法（KNN）】基于距离的分类和回归例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

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【机器学习】K近邻算法目录算法引入：KNN算法的核心思想KNN算法的步骤KNN常用的距离度量方法KNN算法的优缺点优点：缺点：

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【人工智能-初级】第3章 k-最近邻算法（KNN）：分类和Python实现K-最近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种简单而有效的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。在分类问题中，KNN算法通过计算测试样本与训练样本之间的距离，找到距离测试样本最近的 k 个训练样本，然后通过这 k 个样本的类别进行投票决定测试样本的类别。在回归问题中，KNN则是通过这些最近邻的平均值来预测输出。

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机器学习K近邻算法——分类问题K近邻算法示例针对“数据8.1”，讲解分类问题的K近邻算法，以V1（转型情况）为响应变量，以V2（存款规模）、V3（EVA）、V4（中间业务收入）、V5（员工人数）为特征变量。

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机器学习K近邻算法——python详细代码解析（sklearn）（1）K 近邻算法（K-Nearest Neighbor, KNN）属于一种简单且具有 “懒惰” 特性的监督式学习算法。其简单之处在于不进行参数估计，仅考量特征变量间的距离，以此解决分类或回归问题。“懒惰” 是因为该算法无显式学习及训练过程，仅在接到预测任务时才开始找寻近邻点，致使预测效率相对较低。同时，由于 K 近邻算法针对有响应变量的数据集，故而属于监督式学习方式。K 近邻算法既能用于解决分类问题，也可用于解决回归问题。

机器学习Python实战-第三章-分类问题-1.K近邻算法K近邻（K-nearest neighbor，KNN）算法是机器学习算法中一种基本的分类与回归方法，以输入为实例的特征向量，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取k（k≥1）个距离中最近的邻居进行分类判断（投票法）或者回归。如果k=1，那么新数据被简单的分配给其他近邻的类。

【机器学习】7 ——k近邻算法输入：实例的特征向量输出：类别懒惰学习（lazy learning）的代表算法少数服从多数，物以类聚

【Python机器学习】k-近邻算法简单实践——电影分类k-近邻算法（KNN）的工作原理是：存在一个样本数据集合，也被称为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系，输入没有标签的数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。

昇思MindSpore 应用学习-K近邻算法实现红酒聚类-CSDN本实验主要介绍使用MindSpore在部分wine数据集上进行KNN实验。K近邻算法（K-Nearest-Neighbor, KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，最初由 Cover 和 Hart 于 1968 年提出，是机器学习最基础的算法之一。它的基本思想是：要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的 k 个样本，统计出这些样本的类别并进行投票，票数最多的那个类就是分类的结果。 KNN的三个基本要素：

【昇思25天学习打卡营第30天 | K近邻算法实现红酒聚类】本文档介绍了使用MindSpore框架实现K近邻（KNN）算法在红酒数据集上的聚类实验。通过实验，深入了解了KNN算法的基本原理、实现步骤以及在实际数据集上的应用效果。

《昇思25天学习打卡营第17天|K近邻算法实现红酒聚类》K近邻算法（K-Nearest-Neighbor, KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，最初由 Cover和Hart于1968年提出是机器学习最基础的算法之一。它正是基于以上思想：要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计出这些样本的类别并进行投票，票数最多的那个类就是分类的结果。KNN的三个基本要素：

使用机器学习最近邻算法（Nearest Neighbors）进行点云分析 (scikit-learn Open3D numpy)在数据分析和机器学习领域，最近邻算法（Nearest Neighbors）是一种常用的非参数方法。它广泛应用于分类、回归和聚类分析等任务。下面将介绍如何使用 scikit-learn 库中的 NearestNeighbors 类来进行点云数据的处理，并通过 Open3D 库进行可视化展示。

昇思25天学习打卡营第14天|K近邻算法实现红酒聚类类别(13类属性)：Alcohol，酒精；Malic acid，苹果酸 Ash，灰；Alcalinity of ash，灰的碱度； Magnesium，镁；Total phenols，总酚； Flavanoids，类黄酮；Nonflavanoid phenols，非黄酮酚； Proanthocyanins，原花青素；Color intensity，色彩强度； Hue，色调；OD280/OD315 of diluted wines，稀释酒的OD280/OD315； Proline，脯氨酸。

昇思25天学习打卡营第23天|K近邻算法实现红酒聚类学AI还能赢奖品？每天30分钟，25天打通AI任督二脉 (qq.com)本实验主要介绍使用MindSpore在部分wine数据集上进行KNN实验。