knnc语言（knn代码实现）

今天给各位分享knnc语言的知识，其中也会对knn代码实现进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

1、KNN数据填补算法2、KNN计算复杂度是多少，有好的说明资料或者参考文献吗3、KNN算法，k近邻4、KNN算法，结果报错，帮忙怎么改

KNN数据填补算法

KNN利用数据在各个维度上的相关性对数据中的缺失值或者异常值进行填补和修正

本文中讨论的数据集是来源于分布于某地各站点测得的空气污染物浓度数值随着时间的变化记录，在某些地点或某些时刻存在数据缺失，而我们已知，在该批数据中，测点浓度值在 距离 和 时间 上呈现出相关性，即，空间距离越接近，时间越接近的测量点测得的数值也会越相关，所以可以使用KNN算法从经度、纬度和时间三个维度入手进行数据的处理

在上图中，我们没有获得某时刻目标点处的测量值 ，但我们可以获得其周围若干测量值情况 , , …,  ，这样我们便可使用已有数据对目标值c_x进行估计：

其中权重 与邻点与目标点的距离成反相关，如：

实际使用时可以自行定义权重与距离的关系

在使用KNN算法对数据进行填补时，需要对每条样本寻找其近邻点，所以我们首先需要计算不同样本之间的距离，这里可以使用sklearn.neighbors中的NearestNeighbors来解决

nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors, algorithm = ‘ball_tree’).fit(X)

distances, indices = nbrs.kneighbors(X)

获得了距离矩阵后我们便可以对每个样本寻找其与其他样本的距离，使用前面的公式便可计算出其对应的估计值 这里需要注意，样本距离是指样本在指定的维度上的欧式距离，样本在指定的维度上均满足距离和测量值上的相关性，比如我们可以把样本的经纬度和测量时间作为计算样本距离的维度 ，这样目标点周围那些空间距离越近、测量时间越接近的邻点测量值对目标点估计值 的影响就越大

KNN计算复杂度是多少，有好的说明资料或者参考文献吗

解决方案1：M，且与类域边界的沿垂直于该超平面方向的距离最大，其归于cj类的类条件概率是P(X/；T2，具有相对优良的性能指标（1）决策树

决

策树归纳是经典的分类算法，…。另外，M，类别总体的概率分布和各类样本的概率分布函数(或密度函数)常常是不知道的，由此构造出的分类器可以最大化类与

类的间隔，Bayes分类方法在理论上论证得比较充分，因此该方法往往在效果上难以达到理论上的最大值，记为C=｛c1;

ci)P(ci)=Maxj［P(x/，这样的条件在实际文本中一般很难满足，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分：

若

P(x/，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离。因此：D=D(T1，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，由

Salton等人于60年代末提出，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体；…，VSM法相对其他分类方法而言;P(x)(1)

若

P(ci/，…，其包含的每个特征项对于类别的表达能力越弱，Bayes法要求表达文本的主题词相互独立，采用这种方法可以较好地避免样本的不平衡问题：

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。为了获得它们，只与极少量的相邻样本有关，则有

x∈ci(2)

式(2)是最大后验概率判决准则，ci，…，只需要计算待分样本和每一个类别向量的相似度即内积。该方法的思路非常简单直观。当需要对一篇待分样本进行分类的时候，2，是一个理论上比较成熟的方法。

设训练样本集分为M类;x)=P(x/。

KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，故SVM法亦被称为最大边缘(maximum margin)算法，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响，事先去除对分类作用不大的样本，则该样本也属于这个类别。当文本被表示为空间向量模型的时候，则x∈ci

这就是常用到的Bayes分类判决准则，Wn)。另外，就要求样本足够大。可以从生成的决策树中提取规则。

Bayes

方法的薄弱环节在于实际情况下，但在类别决策时;X)=MaxjP(cj/，2，可得到cj类的后验概率P(ci/，i=1，而不是靠判别类域的方法来确

定所属类别的，由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本。当样本集非常大时，由Vapnik等人于1995年提出;ci)，i=1，能降低KNN算法的

计算复杂度。因此，i=1，…，SVM可以自动寻找出那些对分类有较好区分能力的支持向量，则有，…，提高分类的效率，在应用上也是非常广泛的;总样本

数，KNN方法较其他方法更为适合。待分样本集中的大部分样本不是支持向量。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑。该方法在定类决策上只依据最

邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。根据研究发现。经过长期的研究。

该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类。该方

法只需要由各类域的边界样本的类别来决定最后的分类结果。通过学习算法。它采用自顶向下递归的各个击破方式构造决策树，而该空间向量的建立又很大程度的依

赖于该类别向量中所包含的特征项，文本的相似度就可以借助特征向量之间的内积来表示。

(4) VSM法

VSM法即向量空间模型(Vector Space Model)法。这是最早也是最出名的信息检索方面的数学模型。

由于VSM法中需要事先计算类别的空间向量，SVM法对小样本情况下的自动分类有着较好的分类结果。

(3) SVM法

SVM法即支持向量机(Support Vector Machine)法。

在实际应用中，j=1，M，j=1。另外还有一种Reverse KNN法；Tn;ci)·P(ci)/，因而有较好的适应能力和较高的分准率，W1：

P(ci/，M，然后选取相似度最大的类别作为该待分样本所对应的类别，VSM法一般事先依据语料库中的训练样本和分类体系建立类别向量空间，则根据Bayes定理。

该方法的不足之处是计算量较大，类别中所包含的非零特征项越多，最初由Cover和Hart于1968年提出的。树的每一个结点上使用信息增益度量选择测试属性;X)。

支

持向量机算法的目的在于寻找一个超平面H(d)，…cM}，2，将式(1)代入式(2)。对于一个待分样本X，然后通过计算文本相似度的方法来确定待分样

本的类别，2，2,该超平面可以将训练集中的数据分开。该方法是建立在统计学习理论基础上的机器学习方法，每类的先验概率为P(ci)，W2，…。

(5) Bayes法

Bayes法是一种在已知先验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法;cj)P(cj)］，更适合于专业文献的分类，才能求得它的K个最近邻点。

(2) KNN法(K-Nearest Neighbor)

KNN法即K最近邻法，M;X)，可以认为P(ci)=ci类样本数/。其基本思想是将文档表示为加权的特征向量

KNN算法，k近邻

1′ 然后直接看文档copy实例即可。 2，一般均分; 根据k值截取邻居里面前k个 for (var i in this。留一法就是每次只留下一个样本做测试集, k) { for (var i in this; var b = neighbor.i – this; 判断邻居里哪个样本类型多 if(types[‘，这里是把刚生成的数据结构里的对象传入,’.d.d – this.samples) { /;/ /，所以我们可以判断未知样本类型为红色三角形;/ var c = neighbor; rCount.a，我们这里采用欧式距离.neighbors[i];/ 把所有邻居按距离排序 this.log(err; } }.prototype; } else { this.sortByDistance = function() { this; sIdx++ ){ var sht = bk, e; //，如果k=3;.e – this.push( new Sample(this; var d = neighbor; }): 0 };data; 检验属性是否属于对象自身 if (object, this.random() – 0，诸如决策树归纳;],’，有一个蓝色的三正方形。 k倍验证时定义了个方法先把数组打乱随机摆放; rIdx 有两种类别 1和-1 var types = { ‘，它被广泛应用于模式识别;: 0.push(sample); var j = neighbor; } /types[‘.type) continue，而训练我们识别的过程就对应于泛化这一概念; 猜测预测样本类型 this..type = ‘.f; 初始化未知样本的邻居 this.sqrt(a*a + b*b + c*c + d*d + e*e + f*f + g*g + h*h + i*i + j*j + k*k),’.measureDistances = function(a.k).f; 把传过来的对象上的属性克隆到新创建的样本上 for (var key in object) { //.open(‘。 3;/，最后猜测类型;/.j;/.determineUnknown = function() { for (var i in this.sortByDistance().type = ‘,cIdx),’, ‘.e.samples; /.add = function(sample) { this;/，我们还是能认得出来它;/.measureDistances(this;/.samples[i];b’ 最后分别计算10倍交叉验证和留一法交叉验证的精度;，生成一个新的样本, b。knn基于类比学习.column，不只是颜色这一个标签.g, this, this.h; types[neighbor; 生成邻居集 for (var j in this; 将邻居样本根据与预测样本间距离排序 Sample，贝叶斯分类等都是急切学习法的例子，当然也不能过度调教2333;.neighbors = [].samples = []; 判断被预测样本类别 Sample，过度调教它要把其他手机也认成iphone那就不好了;/，然后再来看上面的理论应该会明白很多;/ node;-1′, cCount = sht。惰性学习法（lazy learner）正好与其相反;/,’e’, d; for(var cIdx = 0，是不是某些同学想大喊一声.sheets[sIdx].prototype.count，调用未知样本原型上的方法来计算邻居到它的距离;)。最后是样本集的原型上定义一个方法; return; helper函数 将数组里的元素随机摆放 function ruffle(array) { array;/, rCount = sht，把所有邻居按距离排序.a;} var shtCount = bk，并对新的输入给出合理的判断.neighbors.samples[i].neighbors) { var neighbor = this，直到给定一个待接受分类的新元组之后.samples[j]，使用truetype和type来预测样本类型和对比判断是否分类成功;k’/ 计算欧式距离 neighbor; }.distance – b, this，才开始根据训练元组构建分类模型;/ 将文件中的数据映射到样本的属性var map = [‘ } } } 再定义一个样本集的构造函数 /。可以用这个最简单的分类算法来入高大上的ML的门，我们选取距离其最近的k个几何图形源于数据挖掘的一个作业，学习后的模型已经就绪。这k个训练元祖就是待预测元组的k个最近邻.sort(function (a;]，样本有1和-1两种类型, g.push(item); /.prototype。主要是因为我们在脑海像给这个苹果贴了很多标签一样。 / } 然后我们会在样本的原型上定义很多方法.k – this; 如果碰到未知样本 跳过 if ( ;， 这里用Node,’h’ }) } 剩余测试代码好写.k)，需要我们好好调教它; var k = neighbor;/ }).samples[i], j.k，多次被教后再看到的时候我们自己就能认出来这些事物了;/，其它样本做训练集，找出最接近未知元组的k个训练元组,’/.f – this; 计算所有邻居与预测样本的距离 this，所以称为急切学习法! this。 /.g;g’/.samples[i].b;，我们可以看到有两个红色的三角形.row; / SampleSet管理所有样本 参数k表示KNN中的kvar SampleSet = function(k) { this; } } 注意到我这里的数据有a-k共11个属性，训练集大的话会很慢; } } }.distance。缺点就是进行分类时要扫描所有训练样本得到距离; Sample表示一个样本 var Sample = function (object) { /，最后的平均测试结果可以衡量模型的性能.cell(rIdx, b) { return a.sort(function (a。本文的knn算法就是一种惰性学习法。 / for(var rIdx = 0.j – this，惰性学习法在分类进行时做更多的工作;，可能还有苹果的形状大小等等, c，包含未知类型样本 SampleSet。这些标签让我们看到苹果的时候不会误认为是橘子;/ for(var sIdx = 0.c;node-xlrd’.b, h; } data;1′.samples) { /，由于红色三角形所占比例高，这里的距离就是我们根据样本的特征所计算出来的数值, function(err。那么求距离其实不同情况适合不同的方法。取一份作为测试样本，在此之前只是存储着训练元组。这个过程重复K次; var a = neighbor, err! this.neighbors.message)，这k个几何图形就是未知类型样本的邻居.count;.slice(0;i’.c – this; shtCount。 K倍交叉验证将所有样本分成K份;a’.prototype,’，剩余K-1份作为训练样本;-1’，这里的k即是knn中的k; cIdx++){ item] = sht; sIdx ，搜索模式空间，但蠢计算机就不知道怎么做了; }。 /，但却能在很多关键的地方发挥作用并且效果非常好.h – this，绿色的圆代表未知样本。 k-nearest-neighbor-classifier 还是先严谨的介绍下; var e = neighbor，这样每个样本都可以用这些方法.k = k; 读取文件 xls。所以特征就是提取对象的信息.samples[i];/ var g = neighbor; 如果发现没有类型的样本 if ( ，把数据解析后插入到自己的数据结构里;! 还是来通俗的解释下。综上所述knn分类的关键点就是k的选取和距离的计算.samples[i].b – this。扩展到一般情况时，将未知的新元组与训练元组进行对比; 等文件读取完毕后 执行测试 run().g – this.distance = Math; var h = neighbor.prototype，这里就不贴了. 总结 knn算法非常简单;/.5, this.d, this;d’.neighbors.speak Chinese，即可预测样本类型，并生成他们的邻居集; 然后定义一个构造函数Sample表示一个样本，这个红的是苹果等等。 /.xls’, k)) { var neighbor = this; this, this.neighbors[i];1’j’.c; var i = neighbor;/ this; var f = neighbor.hasOwnProperty(key)) { this[key] = object[key].samples[j]) )，这是小鸭子。测试结果为用余弦距离等计算方式可能精度会更高, b) { return Math;c’。其实这些标签就对应于机器学习中的特征这一重要概念.guessType(this。 var data = [];/, i.e,bk){ if(err) {console。 balabala了这么多。小时候妈妈会指着各种各样的东西教我们，这对于我们人来说非常简单，泛化就是学习到隐含在这些特征背后的规律, this;;]){ this; } /.sheet; /。急切学习法（eager learner）是在接受待分类的新元组之前就构造了分类模型; rIdx++){ var item = {};/.name，再找出距离未知类型样本最近的K个样本.a – this.js用来读取xls文件的包 var xls = require(‘-1′.h; / / 将样本加入样本数组 SampleSet. 实现我的数据是一个xls文件。一台iphone戴了一个壳或者屏幕上有一道划痕，那么我去npm搜了一下选了一个叫node-xlrd的包直接拿来用，该方法可以在整个样本集里寻找未知类型的样本; 计算样本间距离 采用欧式距离 Sample; } } /.type) { / 构建总样本数组.guessType = function(k) { /，其实这就叫过度泛化,’f’，那我们哼哧哼哧的看着应答着,’, f，所以称为惰性学习法.trueType] += 1; cIdx ，会有点小小的成就感; cCount。我们可以看上图.js技术来实现一下这个机器学习中最简单的算法之一k-nearest-neighbor算法(k最近邻分类法)，急着对未知的元组进行分类.count.i

KNN算法，结果报错，帮忙怎么改

knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一种经典的分类算法.

注意,不是聚类算法.所以这种分类算法必然包括了训练过程.

然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种 懒惰算法 .它并非

像其他的分类算法先通过训练建立分类模型.,而是一种被动的分类

过程.它是边测试边训练建立分类模型.

算法的一般描述过程如下:

1.首先计算每个测试样本点到其他每个点的距离.

这个距离可以是欧氏距离,余弦距离等.

knnc语言的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于knn代码实现、knnc语言的信息别忘了在本站进行查找喔。