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K近邻算法（含分层聚类KNN与KD树KNN）

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简介：
本文章介绍K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法及其优化方法，包括分层聚类KNN和使用KD树加速搜索的过程。适合初学者快速掌握其原理及应用。 关于K近邻算法在MATLAB中的实现，特别是分层聚类KNN和KDtree KNN方面，如果有任何建议或想法欢迎与我交流。谢谢。

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  • K近邻算法（含分层聚类KNN与KD树KNN）
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    本文章介绍K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法及其优化方法，包括分层聚类KNN和使用KD树加速搜索的过程。适合初学者快速掌握其原理及应用。 关于K近邻算法在MATLAB中的实现，特别是分层聚类KNN和KDtree KNN方面，如果有任何建议或想法欢迎与我交流。谢谢。
     
  • K近邻算法(KNN)
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    K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种简单直观的机器学习方法，用于分类和回归问题。它通过计算待预测样本与训练集中各点的距离来确定其邻居，并基于这些邻居的信息进行决策。 核心思想：一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本大多数属于某一个类别，则该样本也归属于这个类别，并具有这类别上样本的特点。KNN算法的效果很大程度上取决于选择合适的K值。 算法包括三个要素： 1. K值的选择； 2. 距离度量的方法； 3. 分类决策规则 对于K值得选择，没有固定的准则，通常根据数据分布情况选取一个较小的数值，并通过交叉验证来确定最适宜的K值。如果选用较小的K值，则预测时会依据更小范围内的训练实例进行判断，这可能会导致过拟合现象出现；反之，若采用较大的K值则可以减少泛化误差，但同时也会增加训练误差。 度量方式通常使用欧氏距离来计算样本之间的相似性。 分类决策规则一般采取多数表决法。
     
  • K近邻(KNN)算法: 最近邻方法
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    K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种基本的数据分类与回归方法，通过计算待分类样本与训练集中各点的距离，选取距离最近的K个邻居投票决定该样本的类别。 KNN（K近邻）算法是指每个样本由其最接近的k个邻居来代表。 用一句古语来说就是“物以类聚，人以群分”。例如一个人的朋友圈中有马云、王健林、李嘉诚等知名人士，那么这个人很可能也是这个圈子中的一员。同样地，一个爱好游戏的人的朋友圈里大部分也应该是玩游戏的；爱喝酒的人的朋友圈则多为爱喝酒之人。正如那句话所说，“臭味相投”。 最近邻算法是一种分类方法，在1968年由Cover和Hart提出，适用于字符识别、文本分类以及图像识别等领域。 该算法的基本思想是：一个样本如果与数据集中k个最相似的样本大多数属于同一类别，则认为这个样本也属于这一类。
     
  • K-最近邻分类(KNN)算法源代码
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    本段提供K-最近邻(KNN)分类算法的Python实现源代码，适用于数据挖掘和机器学习项目中的模式识别与预测任务。 在本程序中，训练样本集包含30个样本，每个矢量长度为5。对样本{1,18,11,11,0.5513196}进行K=5的K-最近邻分类。这些样本从文件data.txt中读取。程序运行时会显示所有样本及其类别，并指出待分类样本（即{1,18,11,11,0.5513196}）属于2类，同时还会展示该样本的五个最近邻的类别和它们之间的距离。
     
  • C++中实现K最邻近算法（机器学习中的KNN与KD树）
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    本文介绍在C++编程语言环境中实现经典的K最邻近(K-Nearest Neighbors, KNN)算法及其优化版本——基于KD树的数据结构，应用于解决分类和回归问题。通过实例代码展示如何高效地使用机器学习中的基本工具进行模式识别任务，并解释了KD树是如何加速搜索过程的原理。 使用C++实现K最邻近算法，并通过KD树提高在大量数据情况下的搜索效率。代码简洁、整洁且包含详细注释，可以直接使用。
     
  • k近邻(kNN)分类器：实现多类分类的kNN方法-MATLAB开发
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    本项目展示了如何使用MATLAB实现K近邻(KNN)算法进行多类分类。通过该工具，用户可以便捷地应用KNN方法解决实际中的分类问题，并提供了详细的代码示例和文档支持。 功能1：kNNeighbors.predict(_) 2：kNNeighbors.find(_) 描述： 1. 返回一个或多个测试实例的估计标签。 2. 返回 k 个最近的训练实例的索引及其各自的距离。 使用鸢尾花数据集进行示例： 加载fisheriris 数据集，其中 X 表示测量值；Y 表示物种。然后创建一个新的输入矩阵 `Xnew` 包含最小、平均和最大测量值，并设定 k 的数量为 5 和距离度量方法为欧几里得。 ```python k = 5; metric = euclidean; mdl = kNNeighbors(k, metric); mdl = mdl.fit(X,Y); Ypred = mdl.predict(Xnew) ``` 预测结果 `Ypred` 可能是：setosa, versicolor, virginica 接着，创建一个新的目标变量矩阵 Ynew 包含两个 versicolor 和一个 virginica。用 accuracy_score 函数计算模型的准确率： ```python Ynew = {versicolor;versicolor;virginica}; accuracy = accuracy_score(Ypred, Ynew) ``` 准确率为：0.6667
     
  • K-近邻(KNN)算法学习笔记
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    本笔记详细记录了对K-近邻(KNN)算法的学习过程，涵盖算法原理、实现方法及应用场景分析，适合数据挖掘和机器学习爱好者参考。 K近邻算法（K-Nearest Neighbor, KNN）是一种基础的机器学习方法，主要用于分类与回归任务。其基本思想是基于实例的学习，在训练数据集中找到与新样本最相似的数据点来做出预测。 1. **训练集**：首先需要一个带有标签的样本集合作为训练数据，每个样本都有与其对应的特征及类别。 2. **距离度量**：KNN通常使用欧氏距离衡量两个对象之间的差异。也可以根据具体情况选择其他类型的度量标准，如曼哈顿距离或余弦相似性等。 3. **确定K值**：K代表考虑最近邻的数量大小。较大的K能减少噪声干扰但可能使分类过于简单；较小的K则可能导致过拟合问题。一般情况下，会选择一个较低整数值（例如3或5），并通过交叉验证来优化这一参数的选择。 4. **分类决策**：新样本将被赋予其最近邻中出现最频繁类别的标签。如果有多个类别频率相同，则可以采用随机选择、加权投票或者减小K值的方法确定唯一类别。 5. **实现方式**： - 线性扫描方法，即计算所有数据点之间的距离并排序后选取最近的邻居进行分类。 - 利用KD树等高效的数据结构来加速搜索过程。KD树是一种针对多维空间设计的二叉树模型，有助于减少不必要的距离计算次数。 6. **维度灾难**：在高维环境中，随着特征数量增加，各点间距离趋于一致化，“维度灾难”现象开始显现。此时可采用PCA或LLE等降维技术来缓解问题。 尽管KNN算法概念简单且直观易懂，在实际操作中仍需注意其计算复杂度和内存消耗方面的问题。对于大规模数据集而言，优化策略的选择至关重要。 综上所述，K近邻算法适用于处理小规模低维度的数据，并通过选择合适的距离测量方式、高效搜索结构以及调整参数等手段来提高性能表现。
     
  • 基于CUDA的KNN分类算法（K近邻算法）设计与实现
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    本项目致力于在CUDA平台上优化KNN分类算法，通过并行计算技术提升大规模数据集上的分类效率和准确性。 在特征空间中查找K个最相似或距离最近的样本，并根据这K个最相似的样本对未知样本进行分类。通过使用训练集和真实测试集来评估算法的正确率。要求：测试数据必须是真实的，不能自行生成；同时，特征向量维度需大于3。开发环境为VS2019+CUDA10。 报告预览部分展示了算法的主要内容与结果概要（注释原图链接已去除）。 附录提供了额外的数据和详细说明（注释：原文中的图片链接同样已被移除）。
     
  • KNN、层次聚类、C均值及最邻近算法的Matlab代码
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    本文章提供了在Matlab环境下实现经典机器学习算法如KNN分类器、层次聚类分析、C均值聚类以及最近邻搜索的相关代码，便于初学者快速上手和理解。 根据算法原理自己编写的代码包括了基本的算法实现以及选择的数据集。此外还进行了对算法准确率的测试。
     
  • Python机器学习之KNN(k近邻算法)
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    简介：本教程深入浅出地讲解了Python中KNN（k-近邻）算法的应用与实现，帮助读者掌握其原理及实践技巧。 在Python机器学习中实现KNN（k近邻算法）的第一步是导入所需的库： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` 接下来初始化模拟数据集及其分类标签： ```python data_x = [[1.15, 2.34], [1.55, 2.47], [3.78, 4.98], [3.34, 4.56], [2.22, 2.34]] data_y = [1, 1, 0, 0, 1] X_train = np.array(data_x) Y_train = np.array(data_y) ``` 为了更好地理解数据，可以使用matplotlib将两类不同分类的数据点在图上进行可视化。