利用KNN算法构图的原理是什么
时间: 2024-06-03 17:11:11 浏览: 20
KNN算法是一种基于实例的监督学习算法。其原理是通过计算已知数据点与待分类数据点之间的距离,并找出与待分类数据点距离最近的K个邻居数据点,将这K个邻居点的分类结果进行统计,将出现频率最高的类别作为待分类数据点的结果。这种算法的基本思想是:近朱者赤,近墨者黑,即在特征空间中,距离相近的样本往往具有类别上的相似性。
相关问题
knn算法的原理及实现
KNN(K-近邻)算法是一种基于实例的学习方法,它可以用于分类和回归问题。其原理是:对于一个新的样本,计算它与训练集中所有样本的距离,选取与该样本距离最近的K个样本,将这K个样本中出现最多的类别作为该样本的预测类别。
KNN算法的实现分为两个部分:距离度量和K值的选择。
距离度量可以使用欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等等,根据问题的具体情况进行选择。
K值的选择可以使用交叉验证等方法进行确定,一般来说,K值越大,模型的复杂度越低,模型的偏差越大;K值越小,模型的复杂度越高,模型的方差越大。
实现上,可以使用库函数来计算距离和选择K值,也可以手动编写代码实现。
knn算法原理和svm原理1200
KNN算法原理:
KNN算法是一种基于实例的学习算法,它的基本原理是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。
具体步骤如下:
1. 计算测试样本与训练集中每个样本的距离,可以使用欧式距离或曼哈顿距离等。
2. 找出距离测试样本最近的k个样本。
3. 统计这k个样本的类别。
4. 将测试样本归为出现次数最多的类别。
SVM算法原理:
SVM算法是一种用于分类、回归和离群点检测的机器学习算法,它的基本原理是:在特征空间中找到一个超平面,将不同类别的样本分隔开来,并且使得这个超平面到两个类别的最近样本的距离最大化。
具体步骤如下:
1. 将样本映射到高维空间中。
2. 找到一个超平面,使得两个类别的样本可以被分隔开来。
3. 通过最大化超平面到两个类别的最近样本的距离,得到最优超平面。
4. 在测试集上进行预测,将测试样本映射到高维空间中,并根据其所在的位置判断其类别。
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