k-means 算法 k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下 ...
分类：
编程语言 时间：
2016-07-09 22:13:42
阅读次数：
210
Revenge of kNN Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 584 Accepted Submission(s): 136 Pr ...
分类：
其他好文 时间：
2016-07-07 00:59:04
阅读次数：
272
filename='g:\data\iris.csv' lines=fr.readlines()Mat=zeros((len(lines),4))irisLabels=[]index=0for line in lines: line=line.strip() if len(line)>0: list ...
分类：
编程语言 时间：
2016-07-03 23:23:56
阅读次数：
1065
何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。为何要找邻居？打个比方来说，假设你来到一个陌生的村庄，现在你要找到与你有着相似特征的人群融入他们， ...
分类：
编程语言 时间：
2016-06-25 19:03:17
阅读次数：
169
K邻近（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：计算一个点A与其他所有点之间的距离，取出与该点最近的k个点，然后统计这k个点里面所属分类比例最大的，则点A属于该分类。 下面用一个例子来说明一下： 电影 ...
分类：
编程语言 时间：
2016-06-23 18:33:16
阅读次数：
686
P22页，命令 datingDataMat,datingLabels=kNN.file2matrix('datingTestSet.txt')要改为datingDataMat,datingLabels=kNN.file2matrix('datingTestSet2.txt')，不然会出现错误Valu ...
分类：
系统相关 时间：
2016-06-21 17:22:45
阅读次数：
253
KNN算法 一、KNN算法概述 KNN是Machine Learning领域一个简单又实用的算法，与之前讨论过的算法主要存在两点不同： 它是一种非参方法。即不必像线性回归、逻辑回归等算法一样有固定格式的模型，也不需要去拟合参数。 它既可用于分类，又可应用于回归。 KNN的基本思想有点类似“物以类聚， ...
分类：
编程语言 时间：
2016-06-21 10:32:30
阅读次数：
392
一、概述
这里我们先来看看当我们的数据是稀疏时，如何用稀疏矩阵的特性为KNN算法加速。KNN算法在之前的博文中有提到，当时写的测试程序是针对稠密矩阵数据的。但实际上我们也会遇到不少的稀疏数据，而且有很多是有意而为之的，因为稀疏数据具有稠密数据无法媲美的存储和计算特性，这对工程应用中的内存需求和实时需求是很重要的。所以这里我们也来关注下稀疏矩阵的存储和其在knn算法中的应用举例。...
分类：
其他好文 时间：
2016-06-21 07:46:18
阅读次数：
294
版权所有，可以转载，禁止修改。转载请注明作者以及原文链接。 一、KNN算法概述 KNN是Machine Learning领域一个简单又实用的算法，与之前讨论过的算法主要存在两点不同： 它是一种非参方法。即不必像线性回归、逻辑回归等算法一样有固定格式的模型，也不需要去拟合参数。 它既可用于分类，又可应 ...
分类：
编程语言 时间：
2016-06-20 18:53:13
阅读次数：
371
KNN算法介绍 (2012-11-14 12:32:29) 转载▼ KNN算法介绍 转载▼ 标签： 杂谈 杂谈 KNN算法是机器学习里面比较简单的一个分类算法了，整体思想比较简单：计算一个点A与其他所有点之间的距离，取出与该点最近的k个点，然后统计这k个点里面所属分类比例最大的，则点A属于该分类。这 ...
分类：
编程语言 时间：
2016-06-17 17:12:22
阅读次数：
187
