算法——K-最近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)

7.手写识别：在手写识别系统中，KNN算法可根据笔画特征的相似性，将输入的手写字符与预存的模板库进行匹配，实现字符识别。8.图像识别：在计算机视觉任务中，KNN算法可用于图像内容分类，如识别图片中的物体或场景，或者在人脸识别中判断两张人脸是否属于同一人。9.生物信息学：在基因表达分析、疾病分类等领域，KN...

赋能商业决策精准化:基于KNN算法的精准商业分析模型

KNN算法是一种基于实例的学习方法,它通过测量不同特征值之间的距离来进行分类,是一种在统计决策理论中应用较为广泛的方法。当一个输入数据需要被分类时,KNN算法会计算这个输入数据与训练集中各数据之间的距离,找出最近的K个训练集数据,然后这K个最近邻数据的多数类别就是输入数据的类别。“基于KNN算法的精准商业分...

一文读懂 KNN 算法:简单易懂,让你轻松掌握机器学习精髓!

所以,对于K的取值,一种有效的办法就是从1开始不断地尝试,并对比准确率,然后选取效果最好的那个K值。四、KNN算法的适用边界和优缺点优点简单易实现,可以快速解决多分类问题,并且相对于线性分类算法用一条直线来分割数据的方式来说,KNN对于边界不规则的数据预测效果会更好。缺点KNN对于数据的...

为什么“压缩即智能”?算法信息论与大模型、生命、智能的联系

最近的一篇文章[1]发现gzip+k-nearestneighbors(kNN)方法与大语言模型是差不多的,gzip我们已经提到,是基于LZ77的一种压缩算法,kNN是机器学习中的最邻近法(k-nearstneighbors),新文本依据其和既有文本的距离来判断其类型。[1]“Low-Resource”TextClassification:AParameter-FreeClassificationMe...

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

KNN即最近邻算法,其主要过程为:1.计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离(常见的距离度量有欧式距离,马氏距离等);2.对上面所有的距离值进行排序;3.选前k个最小距离的样本;4.根据这k个样本的标签进行投票,得到最后的分类类别;如何选择一个最佳的K值,这取决于数据。一般情况下,在分类时较大的K...

机器学习之K近邻算法基本原理

KNN算法既可以用于分类问题,也可以用于回归问题(www.e993.com)2024年11月7日。分类问题给定一个新样本点,KNN算法通常是通过找出训练集中与其最近的k个邻居(根据某种距离度量),然后基于这k个邻居中最常见的类别来预测新样本的类别。回归问题如果是回归任务,则是通过计算k个邻居的平均值或其他统计量(如中位数)来预测连续数值。

K近邻算法:“近朱者赤,近墨者黑”的智慧

结合上面两个小例子,KNN的原理其实就是参考周围最近的已经做出的选择,来做出与之类似的选择,也就是“近朱者赤,近墨者黑”。再回到机器学习场景,那么KNN算法的基本思路就是:在特征空间中,如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。

【技术交流】我国焦化场地地下水污染修复技术筛选方法及应用

不一致的规则基础上评估一系列可供选择的方案和决策并找出最优决策的分析方法[8-9].层次分析法(AHP)[10-11]作为MCDA的常用方法,具有逻辑清晰、方法简便、系统性较强以及适用性广泛等特点,被广泛的应用于修复技术筛选决策问题中[12-14].李忱昊[15]使用AHP和熵权法评价了7种修复技术,并应用KNN算法验证了评估结果...

量化旗谈:人生优化与机器学习 | 金言洞见

这种分层简化、捋清问题的结构化思维,其实就可以类比机器学习中非常常用的决策树算法——根据不同特征的值递归地将数据集分割成子集,以创建同质的目标子集。当然,机器学习中涉及到的算法非常多,除了决策树之外,还有最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、学习矢量量化(LVQ)、随机森林等多种算法,适用于不同的任务场景...

市政府关于表彰常州市第十三次自然科学优秀科技论文的决定

31、加密数据库的安全k最接近领域(kNN)计算已知明文攻击古春生、古继兴(江苏理工学院)32、一种压缩感知信号的快速恢复方法杜卓明、李洪安、康宝生(江苏理工学院)33、Visualtrackingwithstructuralappearancemodelbasedonextendedincrementalnon-negativematrixfactorization...