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文章 2025-03-12 来自：开发者社区

基于入侵野草算法的KNN分类优化matlab仿真

1.程序功能描述基于入侵野草算法的KNN分类优化。其中，入侵野草算法是一种启发式优化算法，它模拟了自然界中野草的扩散与竞争过程。该算法通过一系列的步骤来寻找样板的最优特征，参与KNN的分类训练和测试。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行（完整程序运行后无水印） 3.核心程序 ...

文章 2024-10-10 来自：开发者社区

机器学习入门（三）：K近邻算法原理 | KNN算法原理

前言朋友们大家好，让我们一起踏入机器学习的奇妙世界，先来聊聊一位特别“邻近”的朋友——KNN算法。想象一下，当你在陌生的城市找餐馆，可能会问附近的朋友：“嘿，你们常去哪家吃？”KNN算法就像这样，它找“最邻近”的样本朋友来帮你做决定。简单直接，却能在分类和回归问题上展现不凡力量。学习目标理解KNN 算法原理为什么学习KNN算法 KNN是监督学习...

文章 2024-07-11 来自：开发者社区

Python实现PCA降维和KNN人脸识别模型(PCA和KNeighborsClassifier算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 ...

文章 2024-06-24 来自：开发者社区

KNN算法(k近邻算法)原理及总结

1. KNN算法简介 KNN算法是一种基于实例的学习方法，其基本思想是通过计算待分类样本与训练集中各个样本的距离，选择距离最近的K个样本，然后根据这K个样本的类别进行投票或取平均值，将得票最多的类别或平均值作为待分类样本的类别。 2. KNN算法原理 2.1 计算距离在KNN算法中，常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。具体而言，对于两个样...

文章 2024-06-19 来自：开发者社区

在数据科学领域，分类和回归是两大核心问题。随着大数据时代的到来，传统参数化模型在某些复杂场景中已难以满足需求。此时，非参数化的分类和回归方法逐渐崭露头角，其中近邻类模型（Near-Neighbor Models）以其简单直观、无需明确训练与测试集划分的特性受到了广泛关注。本文将以KNN（k-最近邻）算法为例，深入探讨其在数据科学中的应用，并结合Python的Scikit-learn库展示其实践操....

文章 2024-06-11 来自：开发者社区

使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果（kNN）

谷歌笔记本（可选） from google.colab import drive drive.mount("/content/drive") ...

文章 2024-06-11 来自：开发者社区

使用k-近邻算法构建手写识别系统（kNN）

谷歌笔记本（可选） from google.colab import drive drive.mount("/content/drive") ...

文章 2024-06-11 来自：开发者社区

k-近邻算法（kNN）

k-近邻算法概述优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂度高、空间复杂度高适用数据范围：数值型和标称型 k-近邻算法的一般流程（1）收集数据（2）准备数据（3）分析数据（4）训练算法（不需要）（5）测试算法（6）使用算法 ...

文章 2024-06-06 来自：开发者社区

kNN算法

kNN算法将找出k个距离最近的邻居作为目标的同一类别。1．图解kNN算法使用OpenCV的ml模块中的kNN算法的基本步骤如下。（1）调用cv2.ml.KNearest_create()函数创建kNN分类器。（2）将训练数据和标志作为输入，调用kNN分类器的train()方法训练模型。（3ÿ...

文章 2024-05-31 来自：开发者社区

【机器学习】K-近邻算法（KNN）全面解析

K-近邻算法（KNN）全面解析概述 K-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基于实例的学习方法，属于监督学习范畴。它的工作原理简单直观：给定一个训练数据集，对新的输入实例，KNN算法通过计算其与训练集中每个实例的距离，找出距离最近的K个邻居...

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更新时间 2025-03-12 13:42:04

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