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  1. Java实现的KNN算法示例

  2. 主要介绍了Java实现的KNN算法,结合实例形式分析了KNN算法的原理及Java定义与使用KNN算法流程、训练数据相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-27
    • 文件大小：60416
    • 提供者：weixin_38557935

  1. KNN算法实例需要的数据

  2. KNN算法实例需要的数据

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2017-04-18
    • 文件大小：786432
    • 提供者：itzym

  1. 用python实现k近邻算法的示例代码

  2. K近邻算法（或简称kNN）是易于理解和实现的算法，而且是你解决问题的强大工具。 什么是kNN kNN算法的模型就是整个训练数据集。当需要对一个未知数据实例进行预测时，kNN算法会在训练数据集中搜寻k个最相似实例。对k个最相似实例的属性进行归纳，将其作为对未知实例的预测。 相似性度量依赖于数据类型。对于实数，可以使用欧式距离来计算。其他类型的数据，如分类数据或二进制数据，可以用汉明距离。 对于回归问题，会返回k个最相似实例属性的平均值。对于分类问题，会返回k个最相似实例属性出现最多的属性。 k

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：62464
    • 提供者：weixin_38695159

  1. 使用python实现knn算法

  2. 本文实例为大家分享了python实现knn算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 knn算法描述 对需要分类的点依次执行以下操作： 1.计算已知类别数据集中每个点与该点之间的距离 2.按照距离递增顺序排序 3.选取与该点距离最近的k个点 4.确定前k个点所在类别出现的频率 5.返回前k个点出现频率最高的类别作为该点的预测分类 knn算法实现 数据处理 #从文件中读取数据，返回的数据和分类均为二维数组 def loadDataSet(filename): dataSet = [] l

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：70656
    • 提供者：weixin_38614462

  1. Python实现基于KNN算法的笔迹识别功能详解

  2. 本文实例讲述了Python实现基于KNN算法的笔迹识别功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 需要用到： Numpy库 Pandas库 手写识别数据 点击此处本站下载。 数据说明： 数据共有785列，第一列为label，剩下的784列数据存储的是灰度图像(0~255)的像素值 28*28=784 KNN(K近邻算法)： 从训练集中找到和新数据最接近的K条记录，根据他们的主要分类来决定新数据的类型。 这里的主要分类，可以有不同的判别依据，比如“最多”，“最近邻”，或者是“距离加权”。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：108544
    • 提供者：weixin_38608866

  1. python实现kNN算法

  2. kNN(k-nearest neighbor)是一种基本的分类与回归的算法。这里我们先只讨论分类中的kNN算法。 k邻近算法的输入为实例的特征向量，对对应于特征空间中的点；输出为实例的类别，可以取多类，k近邻法是建设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定，分类时，对于新的实例，根据其k个最邻近的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。所以可以说，k近邻法不具有显示的学习过程。k临近算法实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型” k值的选择，距离的度量和分类决策规

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38746951

  1. Python机器学习之scikit-learn库中KNN算法的封装与使用方法

  2. 本文实例讲述了Python机器学习之scikit-learn库中KNN算法的封装与使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、工具准备，python环境，pycharm 2、在机器学习中，KNN是不需要训练过程的算法，也就是说，输入样例可以直接调用predict预测结果，训练数据集就是模型。当然这里必须将训练数据和训练标签进行拟合才能形成模型。 3、在pycharm中创建新的项目工程，并在项目下新建KNN.py文件。 import numpy as np from math import

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：89088
    • 提供者：weixin_38658086

  1. 机器学习KNN算法之手写数字数字识别

  2. 算法简介 手写数字识别是KNN算法一个特别经典的实例，其数据源获取方式有两种，一种是来自MNIST数据集，另一种是从UCI欧文大学机器学习存储库中下载，本文基于后者讲解该例。 基本思想就是利用KNN算法推断出如下图一个32×32的二进制矩阵代表的数字是处于0-9之间哪一个数字。 数据集包括两部分，一部分是训练数据集，共有1934个数据；另一部分是测试数据集，共有946个数据。所有数据命名格式都是统一的，例如数字5的第56个样本——5_56.txt，这样做为了方便提取出样本的真实标签。 数据的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：205824
    • 提供者：weixin_38737751