开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

尝试编写最近邻居算法-欧几里德距离函数只计算测试集一行的距离-为什么？

最近邻居算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种经典的监督学习算法，用于分类和回归问题。它的基本思想是根据已有的训练数据集，通过计算待预测样本与训练样本之间的距离，选取距离最近的K个样本作为预测结果的参考。

在KNN算法中，常用的距离度量函数是欧几里德距离（Euclidean Distance）。欧氏距离衡量了两个向量之间的直线距离，对于连续特征的计算比较有效。

编写欧几里德距离函数时，只计算测试集一行的距离是为了提高算法的效率。在实际应用中，训练样本可能非常庞大，如果每个测试样本都要计算与所有训练样本的距离，会导致计算量巨大，从而降低算法的速度。因此，只计算测试集一行的距离可以节省计算资源，并加快算法的运行速度。

尽管只计算测试集一行的距离可能会导致一定的信息损失，但通常情况下，KNN算法仍能够给出准确的预测结果。这是因为KNN算法主要依赖于最近邻样本的投票决策，距离较远的样本对预测结果的影响较小。

对于优化KNN算法的速度和效率，腾讯云提供了云原生技术、服务器运维和云计算平台等相关产品，如腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine, TKE）和腾讯云云服务器（Cloud Virtual Machine, CVM）等，可以提供高性能的计算和托管环境，帮助开发者更高效地开发和部署KNN算法。

参考链接：

欧几里德距离（Euclidean Distance）：https://en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance
腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine, TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云云服务器（Cloud Virtual Machine, CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

K近邻算法KNN的简述

KNN使用K最近邻居来决定新数据点所属的位置。此决定基于特征相似性。我们如何选择K的值？ K的选择对我们从KNN获得的结果产生了巨大影响。我们可以采用测试集并绘制准确率或F1分数对不同的K值。...当K = 1时，我们看到测试集的错误率很高。因此，我们可以得出结论，当k = 1时，模型会过度拟合。对于较高的K值，我们看到F1得分开始下降。当k = 5时，测试集达到最小错误率。...步骤4：对于分类，计算k个邻居中每个类别中的数据点的数量。新数据点将属于具有最多邻居的类。对于回归，新数据点的值将是k个邻居的平均值。 ? KNN算法原理 K = 5。...我们将平均5个最近邻居的工资来预测新数据点的工资如何计算距离？可以使用计算距离欧氏距离曼哈顿距离汉明距离闵可夫斯基距离欧几里德距离是两点之间的平方距离之和的平方根。它也被称为L2规范。...K最近邻居的优点简单的算法因此易于解释预测非参数化，因此不对基础数据模式做出假设用于分类和回归与其他机器学习算法相比，最近邻居的训练步骤要快得多 K最近邻居的缺点 KNN在计算上是昂贵的，因为它在预测阶段搜索最近邻居的新点

1.4K4 0

100天机器学习实践之第7天

这个方法有三个因素很关键：已经分好类的训练集，每条单个记录之间的距离，以及K值即最近邻居数量。 ?...KNN工作原理做出预测要为一个没有标签的对象分类，首先计算这个对象与已经分类对象之间的距离，标识离它最近的K个邻居，最近的邻居中的主要分类将作为这个对象的分类。...对于输入的实数变量，最常用的距离计算方法是欧几里德几何距离。 ? KNN预测距离欧几里德距离计算为新点与现有点之间的平方差之和的平方根。...其他常用距离计算方法还包括： Hamming 距离 Manhattan 距离 Minkowski 距离 ? 欧几里德距离 K值找到K值并不容易，K值过小噪声对结果干扰较大，K值过大计算成本较高。...K值的设定很大程度上依赖于你的实际情况，有时需要测试每个K值然后作出决定。

3924 0

kNN算法——帮你找到身边最相近的人

工作原理在其最简单的版本中，k-NN算法仅考虑一个最近邻居，这个最近邻居就是我们想要预测点的最近训练数据点。然后，预测结果就是该训练点的输出。下图说明构造的数据集分类情况。...这意味着对于每个测试点，我们计算有多少个邻居属于0类以及有多少个邻居属于1类。然后我们统计这些近邻中属于哪一类占的比重大就将预测点判定为哪一类：换句话说，少数服从多数。...使用欧几里德距离计算A和当前点之间的距离。按照递增顺序对距离进行排序。从中选出k个最近距离来对A类进行投票。...然后，将数据拆分为训练和测试集，以评估泛化性能；之后，将邻居数量（k）指定为5；接下来，使用训练集来拟合分类器；为了对测试数据进行预测，对于测试集中的每个数据点，都要使用该方法计算训练集中的最近邻居...而对于大型的数据集，需要耗费比较大的存储。此外，还需要计算数据库中每个数据点距离预测点的的距离，这个过程会很麻烦，且耗时多。

6374 0

【机器学习】KNNImputer：一种估算缺失值的可靠方法

数据集的相邻点由某些距离度量确定，通常是欧氏距离。考虑上图表示 kNN 的工作原理。在这种情况下，椭圆区域表示绿色方形数据点的相邻点。我们使用距离度量来识别邻居。...存在缺失值时的距离计算让我们看一个例子来理解这一点。考虑二维空间 (2,0)、(2,2)、(3,3) 中的一对观察值。这些点的图形表示如下所示：基于欧几里德距离的最短距离的点被认为是最近的邻居。...例如，A点的第1-最近邻是B点。对于B点，第1-最近邻是C点。在存在缺失坐标的情况下，通过忽略缺失值并按比例增加非缺失坐标的权重来计算欧氏距离。...KNNImputer 通过使用欧几里德距离矩阵找到最近的邻居来帮助估算观察中存在的缺失值。...总而言之，选择 k 来使用 kNN 算法估算缺失值可能是争论的焦点。此外，研究表明，在使用不同的 k 值执行插补后，必须使用交叉验证来测试模型。

9703 0

深入浅出学习决策树（二）

要对测试集中的每个样本进行分类，需要按顺序执行以下操作：计算训练集中每个样本的距离。从训练集中选择k个样本，距离最小。测试样本的类别将是那些k个最近邻居中最常见的类别。...（权重与测试样本的距离成反比），或任何其他用户定义的函数; 算法（可选）： brute，ball_tree，KD_tree或auto。...在第一种情况下，通过训练集上的网格搜索来计算每个测试用例的最近邻居。在第二和第三种情况下，示例之间的距离存储在树中以加速找到最近邻居。...让我们构造反映这些量对n_neighbors最近邻方法中参数的依赖性的曲线。这些曲线称为验证曲线。可以看出，即使你在很大范围内改变最近邻居的数量，具有欧几里德距离的k-NN也不能很好地解决问题。...如果数据集具有许多变量，则很难找到正确的权重并确定哪些特征对于分类/回归不重要。依赖于对象之间的选定距离度量。默认选择欧几里德距离通常是没有根据的。

8072 0

深入浅出学习决策树（二）

要对测试集中的每个样本进行分类，需要按顺序执行以下操作：计算训练集中每个样本的距离。从训练集中选择k个样本，距离最小。测试样本的类别将是那些k个最近邻居中最常见的类别。...（权重与测试样本的距离成反比），或任何其他用户定义的函数; 算法（可选）： brute，ball_tree，KD_tree或auto。...在第一种情况下，通过训练集上的网格搜索来计算每个测试用例的最近邻居。在第二和第三种情况下，示例之间的距离存储在树中以加速找到最近邻居。...让我们构造反映这些量对n_neighbors最近邻方法中参数的依赖性的曲线。这些曲线称为验证曲线。可以看出，即使你在很大范围内改变最近邻居的数量，具有欧几里德距离的k-NN也不能很好地解决问题。...如果数据集具有许多变量，则很难找到正确的权重并确定哪些特征对于分类/回归不重要。依赖于对象之间的选定距离度量。默认选择欧几里德距离通常是没有根据的。

5872 0

KNN(K-Nearest Neighbor)最邻…

KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本的属性。...更有用的方法是将不同距离的邻居对该样本产生的影响给予不同的权值(weight)，如权值与距离成正比（组合函数）。　　...该算法只计算“最近的”邻居样本，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样，数量并不能影响运行结果。...可以采用权值的方法（和该样本距离小的邻居权值大）来改进。该方法的另一个不足之处是计算量较大，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，才能求得它的K个最近邻点。...算法步骤： step.1---初始化距离为最大值 step.2---计算未知样本和每个训练样本的距离dist step.3---得到目前K个最临近样本中的最大距离maxdist step.4--

5692 0

【模式识别】探秘分类奥秘：K-近邻算法解密与实战

分类过程：对于分类问题，对新数据点进行分类的步骤如下：计算新数据点与训练集中所有样本的距离。根据距离排序，选取最近的K个邻居。统计K个邻居中各类别的数量。...将新数据点分为数量最多的类别。回归过程：对于回归问题，对新数据点进行回归的步骤如下：计算新数据点与训练集中所有样本的距离。根据距离排序，选取最近的K个邻居。...算法实现：使用Python编程语言，利用K-近邻算法的实现库或自行编写代码，建立K-近邻模型。模型训练与预测：将数据集划分为训练集和测试集，通过模型训练学习样本特征，然后利用测试集验证模型性能。...对于每个训练集中的数据点，计算与输入向量的距离，更新K个最近邻居。统计K个最近邻居中各类别的频次，选择出现最频繁的类别作为输入向量的类别。...总体而言，该程序实现了一个简单的KNN分类器，通过计算输入向量与训练集中各数据点的距离，找到最近的K个邻居，然后通过多数投票原则确定输入向量的类别。

2261 0

数据分析入门系列教程-KNN原理

KNN 计算过程由上面的例子，我们可以得出 KNN 算法的基本步骤计算待分类元素与其他已分类元素的距离统计距离最近的 K 个邻居在 K 个邻居中，它们属于哪个分类多，待分类元素就属于哪个分类看到了吧...假设 K 值为1 这将意味着未知的元素点的类别将由最近的1个已知样本点所决定。对于训练集，其误差几乎为0，但是在测试集当中，训练误差可能会非常大，因为最近的1个已知点可能是正常值，也可能是异常值。...手写 KNN 既然 KNN 是最简单的算法，而且我们也明白了其工作原理，那么现在就尝试着动手来写一个 KNN 算法，其核心就是计算两点之间的距离。...KNN 算法中最近的 K 个邻居实现欧式距离我们可以根据上面的欧式距离公式，两个点各维位置坐标相减的平方再开方。...KNN 算法有几点是非常关键的，比如 K 值的选择，通常通过交叉验证的方式来选择。又比如最近邻距离的计算，最常用的计算距离的方式就是欧式距离。当然不同的场景，使用的距离计算方式也不尽相同。

8763 0

机器学习-撰写我们自己的第一个分类器

我们从上一篇文章中的代码开始撰写一个机器学习流水线，我们做过一个简单的实验，导入一个数据集把它拆分成训练数据集及测试数据集，使用训练数据集来训练分类器，使用测试数据集测试其准确度编写分类器是我们今天的重点...在k-NN算法分类器中它的工作原理像听起来一样，我们找到的训练点跟测试点最接近，这一点就是最近的比邻： ?...然后我们预测这个测试点带有相同的标签，例如我们预测这个测试点是绿色的，因为这是其最近邻居的颜色： ? 另一个例子在这里，如果我们有一个测试点我们猜想它是红色的： ? ? 现在来看看中间这个？ ?...票以作预测最主要的类。这个算法有更多的细节不过这也足够让我们开始要撰写代码，首先我们需要找到最近邻居的方法，要做到这一点我们要量度两点之间的直线距离，就像用尺子量度，有一条公式称为欧式距离。...这就是我们所需要的计算，现在我们来看看分类器的算法：为测试点作预测，我们要计算所有训练点的距离，然后我们要预测测试点跟最接近的一点具有相同标签，找出离测试点最接近的训练点这里我们把k硬编码为1，我们撰写

5241 0

机器学习-K邻近算法（KNN）简介

本文中，我们将首先了解KNN算法背后的直觉，探讨计算点之间距离的不同方法，然后最后在Big Mart Sales数据集上以Python实现该算法。我们开始吧！...目录一个简单的例子，了解KNN背后的直觉 KNN算法如何工作？点之间距离的计算方法如何选择k因子？处理数据集额外资源 1.一个简单的例子，了解KNN背后的直觉让我们从一个简单的例子开始。...您猜怎么计算最终值？值的平均值被认为是最终预测。以下是该算法的逐步说明：首先，计算新点与每个训练点之间的距离。 ? 选择最接近的k个数据点（基于距离）。...欧几里德距离：欧几里德距离被计算为新点（x）与现有点（y）之间平方差之和的平方根。曼哈顿距离（Manhattan Distance）：这是实向量之间的距离，使用它们的绝对差之和。 ?...完整的Python代码在下面，但是我们在这里有一个非常酷的编码窗口，您可以在其中用Python编写自己的k最近邻居模型： ''' The following code is for the K-Nearest

1.8K2 0

【视频】K近邻KNN算法原理与R语言结合新冠疫情对股票价格预测|数据分享|附代码数据

K近邻试图通过计算测试数据与所有训练点之间的距离来预测测试数据的正确类别。然后选择最接近测试数据的K个点。K近邻算法计算测试数据属于'K'个训练数据的类的概率，并且选择概率最高的类。...考虑下图： K近邻是如何工作的？ K近邻的工作原理可以根据以下算法进行解释：步骤1：选择邻居的数量K 步骤2：计算K个邻居的欧几里得距离步骤3：根据计算出的欧几里得距离取K个最近邻。...首先，我们将选择邻居的数量，因此我们将选择 k=5。接下来，我们将计算数据点之间的欧几里得距离。欧几里得距离是两点之间的距离，我们已经在几何学中研究过。...可以计算为：通过计算欧几里得距离，我们得到了最近邻，即 A 类中的2个最近邻和 B 类中的3个最近邻。正如我们所见，3 个最近的邻居来自类别B，因此这个新数据点必须属于类别B。...Kvalue 表示最近邻的计数。我们必须计算测试点和训练过的标签点之间的距离。每次迭代更新距离度量的计算成本很高，这就是为什么 K近邻是一种惰性学习算法。那么如何选择最优的K值呢？

6660 0

【视频】K近邻KNN算法原理与R语言结合新冠疫情对股票价格预测|数据分享|附代码数据

K-最近邻（K近邻）是一种用于回归和分类的监督学习算法。K近邻试图通过计算测试数据与所有训练点之间的距离来预测测试数据的正确类别。然后选择最接近测试数据的K个点。...K近邻算法计算测试数据属于'K'个训练数据的类的概率，并且选择概率最高的类。在回归的情况下，该值是“K”个选定训练点的平均值。让我们看看下面的例子，以便更好地理解为什么我们需要 K近邻算法？...考虑下图： K近邻是如何工作的？ K近邻的工作原理可以根据以下算法进行解释：步骤1：选择邻居的数量K 步骤2：计算K个邻居的欧几里得距离步骤3：根据计算出的欧几里得距离取K个最近邻。...可以计算为：通过计算欧几里得距离，我们得到了最近邻，即 A 类中的2个最近邻和 B 类中的3个最近邻。正如我们所见，3 个最近的邻居来自类别B，因此这个新数据点必须属于类别B。...Kvalue 表示最近邻的计数。我们必须计算测试点和训练过的标签点之间的距离。每次迭代更新距离度量的计算成本很高，这就是为什么 K近邻是一种惰性学习算法。那么如何选择最优的K值呢？

6241 0

协同过滤推荐算法在python上的实现

计算上就是将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度，找到N个邻居后根据邻居的相似度权重以及他们对物品的偏好，预测当前用户没有偏好的未涉及物品，计算得到一个排序的物品列表作为推荐。...2.相似度算法实现协同过滤算法的第一个重要步骤就是计算用户之间的相似度。...（2）基于欧几里德距离的相似度欧几里德距离计算相似度是所有相似度计算里面最简单、最易理解的方法。...计算出来的欧几里德距离是一个大0的数，为了使其更能体现用户之间的相似度，可以把它规约到(0.1]之间，最终得到如下计算公式：只要至少有一个共同评分项，就能用欧几里德距离计算相似度，如果没有共同评分项...，那么欧几里德距离也就失去了作用。

1.3K1 0

机器学习 KNN算法预测城市空气质量

文章目录一、KNN算法简介二、KNN算法实现思路三、KNN算法预测城市空气质量 1. 获取数据 2. 生成测试集和训练集 3....KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，再根据少数服从多数的投票法则（majority-voting...该算法只计算最近的邻居样本，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样，数量并不能影响运行结果。...可以采用权值的方法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。该方法的另一个不足之处是计算量较大，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，才能求得它的K个最近邻点。...二、KNN算法实现思路 [dwff8l6ofx.png] 要自己动手用 Python 实现 KNN 算法，主要有以下三个步骤：算距离：给定待分类样本，计算它与已分类样本中的每个样本的距离；找邻居：圈定与待分类样本距离最近的

1.3K2 0

写给小白：K近邻算法入门

如上所述，该算法通过查看K个最近邻和它们各自的大多数类来对数据进行分类。因此我们需要实现两个函数：距离函数和投票函数。前者用于计算两点之间距离的，后者返回给定的任意标签列表中最常见的标签。...距离函数考虑到“最近邻”的概念，我们需要计算“待分类”数据点与所有其他数据点之间的距离，以找到距离最近的点。有几个不同的距离函数。...参数k决定了：在通过majority_vote函数投票给新标签时，我们要考虑多少个邻居。 knn算法的首要任务是计算新数据点和所有其他现有数据点之间的距离。...这就是从头开始实现的k近邻算法! 鸢尾花分类现在是时候看看我们的自制k-NN实现效果是否像宣传的那样了。为了测试我们编写的代码，我们将使用臭名昭著的鸢尾花数据集。...k-NNs的主要思想是：利用新的“待分类”数据点的K个最近邻来“投票”选出它应有的标签。因此，我们需要两个核心函数来实现k-NN。第一个函数计算两个数据点之间的距离，以便找到最近的邻居。

6172 0

KNN算法与案例：K-近邻的应用与优化

KNN算法的基本原理KNN算法属于实例基础的学习方法，它通过对已有数据的“记忆”来进行预测。KNN算法的主要步骤可以总结为以下几点：选择距离度量方式：首先需要定义如何计算数据点之间的距离。...计算距离：对于给定的测试数据点，计算其与训练数据集中所有样本点的距离。选择最近的K个邻居：根据距离的大小，选择距离测试点最近的K个训练样本。...4.1 数据集介绍我们使用的是经典的MNIST手写数字数据集，该数据集包含了60000个28×28像素的手写数字图片作为训练集，10000个图片作为测试集。...通过选择K=3，我们使得分类器在每次预测时考虑最近的3个邻居。通过测试集对模型进行评估，计算了分类的准确率。4.4 K值的优化通常，K值的选择对KNN的性能有很大的影响。...加权KNN：在传统KNN中，每个邻居的权重相同，而加权KNN根据距离给邻居赋予不同的权重。通常距离较近的邻居对分类结果的贡献更大。

1571 0

数据科学 IPython 笔记本 9.10 数组排序

回想一下，两点之间的平方距离是每个维度的平方差的总和；使用由 NumPy 提供的，高效广播（“数组计算：广播”）和聚合（“聚合：最小值，最大值和之间的一切”）的例程，我们可以在一行代码中计算平方距离矩阵...如果我们只是对最近的k个邻居感兴趣，我们所需要的就是对每一行进行分区，以便最小的k + 1个平方距离首先出现，更大的距离填充数组的剩余位置。...你可能会尝试通过手动循环数据，并单独对每组邻居进行排序，来执行相同类型的操作，但这几乎肯定会产生比我们使用的向量化版本更慢的算法。...这种方法的优点在于，它的编写方式与输入数据的大小无关：我们可以在任意数量的维度中轻松计算 100 或 1,000,000 个点的邻居，并且代码看起来相同。...但是对于小型数据集，规模更好的算法可能不会更快。例如，在给定问题中，O(N^2)算法可能需要 0.01 秒，而“更好的”O(N)算法可能需要 1 秒。

1.8K1 0

机器学习与深度学习习题集答案-1

40.解释蒙特卡洛算法的原理。为什么蒙特卡洛算法能够收敛？蒙特卡洛算法是一种随机算法，借助于随机数计算某些难以计算的数学期望和定积分。假设随机向量服从概率分布p(x)。则其数学期望定义为 ?...AdaBoost算法 G.隐马尔可夫模型 H.条件随机场 I.受限玻尔兹曼机 8.如何判断是否发生过拟合？模型在训练集上精度高，但在测试集上精度低。...近邻算法也可以用于回归问题。假设离测试样本最近的k个训练样本的标签值为 ? ，则对样本的回归预测输出值为 ? 2.简述k的取值对k近邻算法的影响。...6.解释LMNN算法的原理。 LMNN寻找一个变换矩阵，使得变换后每个样本的个最近邻居都和它是同一个类，而不同类型的样本通过一个大的间隔被分开。...的邻居集合里则权重值为0。另外限定权重矩阵的每一行元素之和为1，即： ? 这是一个带约束的优化问题，求解该问题可以得到权重系数。假设算法将向量从D维空间的x映射为d维空间的y。

2.8K1 1

机器学习的敲门砖：kNN算法（上）

0x01 初探kNN算法为什么选择kNN 为什么说KNN算法是机器学习的敲门砖？首先KNN算法思想简单朴素，容易理解，几乎不需要任何数学知识。这一点使得KNN算法非常适合入门。...顾名思义，所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思。也就是在数据集中，认为每个样本可以用离他最距离近的k个邻居来代表。...梳理kNN算法流程如下：计算测试对象到训练集中每个对象的距离按照距离的远近排序选取与当前测试对象最近的k的训练对象，作为该测试对象的邻居统计这k个邻居的类别频率 k个邻居里频率最高的类别，即为测试对象的类别...找到与测试样本点最近的6个训练样本点的标签y是什么。可以查不同类别的点有多少个。...计算最近邻居用的算法： ball_tree 使用算法BallTree kd_tree 使用算法KDTree brute 使用暴力搜索 auto 会基于传入fit方法的内容，选择最合适的算法。

7912 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭