机器学习—K 近邻算法[入门]

K近邻算法简介 K近邻法是一种基本分类与回归方法。K近邻法的输入为实例的特征向量(特征空间的点),输出为实例的类别,可以取多类。 K近邻算法假设给定一个训练数据集,其训练数据集实例的类别已定,对新的输

主要为大家详细介绍了Python机器学习算法之k均值聚类,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

K近邻法

KNN实战代码，利用KNN进行手写字体识别，内含有丰富的注释，以供看懂。

这是基本的k近邻的matlab的代码，大家可以直接拿去用的

k-近邻基础代码，实现了k-近邻的基本功能，通过该代码，可以学习k-近邻的原理

用matlab自己编的knn分类算法，分别将三类不同的数据通过knn分类，并给出了分类结果

提出了一种基于PSO进行权重学习的算法PSOKNN,通过与传统KNN、GAKNN及ReliefKNN的实验比较分析表明,该方法可有效地搜索出合适的特征权重,获得较好的分类精度并淘汰冗余或无关的特征

包含了一些经典机器学习算法的案例以及部分代码注释,更偏向于实战部分。文件为ipynb文件,用jupyter打开即可查看内容。

K近邻、线性回归、集成学习、聚类算法、支持向量机、朴素贝叶斯等机器学习算法的简介与实现方法。通过本教程能够快速入门，深入理解机器学习算法的基本原理与应用场景。