我正在通过“Python机器学习入门:数据科学家指南”一书来教自己机器学习，我现在在k近邻部分。作者指出，由于“预测速度慢，不能处理多个特征”，该算法在实际生活中很少使用。然而，在许多文章中，k近邻被提到是数据科学家最流行的算法之一。有人能在这里给我解释一下吗？
浏览 2提问于2018-12-10得票数 0
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使用最近邻算法，我已经为每辆车计算了最相似的汽车列表，并希望能够显示例如最相似的五辆汽车的特征。我想在我的类中为most_similar_cars使用哪种类型的字段？请注意，这种关系不是对称的。也就是说，虽然汽车B可能是汽车A的最近邻居，但汽车A不一定是汽车B的最近邻居。我还需要能够区分最相似的、第二相似的、第三相似的等等。
浏览 20提问于2016-07-21得票数 0
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我不确定为什么弯曲法是确定DBSCAN算法的epsilon值的近似正确方法。例如，在下面的示例中：我考虑了距离第五个最近邻居的距离，并且这些点是从第五个邻居距离最小的一个到距离第五个邻居最远的一个。
我考虑了欧几里德距离的情节。例如，我知道点0-20是最接近它们的第5个最近邻居的点，那么肘部的点是离它们的第5个最近邻居中等距离的点，所以它们的密度是中等的。然后我们到达密度非常低的点，远离他们最近的第五个邻居。但是我不能理解为什么选择epsilon的值作为epsilon的值是合理的，也就是肘部第k个最近邻
浏览 7提问于2021-11-17得票数 1
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我有一个数据集，其中有m个观察值和p个分类变量(标称)，每个变量X1，X2...Xp都有几个不同的类(可能的值)。最终，我正在寻找一种发现异常的方法，即根据我到目前为止看到的数据，识别那些值组合似乎不正确的行。到目前为止，我正在考虑构建一个模型来预测每列的值，然后构建一些度量来评估实际行与预测行的不同程度。如果有任何帮助，我将不胜感激！
浏览 12提问于2018-02-27得票数 0
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有没有适用于的软件包？或者任何我可以用来编写我自己的函数的引用？由于在某些数据列中丢失数据的百分比非常高(大约50-70%)，因此我认为多次填充是一个很好的选择。
浏览 3提问于2013-12-06得票数 0
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我正在寻找对python中的n个元素对象使用最近邻居搜索的方法。我想拥有我的父对象，然后根据最近的元素从最近到最远对其他对象进行排序。Parents: 1, 1, 1, 1, 1O1 = 1, 2, 2, 1, 2O3 = 3, 3, 3, 3, 3
因此，我希望它返回O1作为最相关的
浏览 2提问于2014-11-14得票数 0
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我已经阅读了很多关于最近邻问题的论文，似乎像随机kd-树或LSH这样的索引技术已经成功地应用于基于内容的图像检索(CBIR)，它可以在高维空间中工作。一个非常常见的实验是给出一个SIFT查询向量，在数据集中找到最相似的SIFT描述符。如果我们用所有检测到的SIFT描述符重复这个过程，我们可以找到最相似的图像。，我的问题是：这两种不同的方法(通过最近邻技术匹配SIFT描述符与SIFT描述符+反向索引上的特性包)是非常不同的，我不知道哪一种更好。如果第二种方法更好，那么最近邻在计算机视觉/图像处理中
浏览 0提问于2016-10-05得票数 1
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我有一组这样的数据有人要求我为它构建一个k-nearest邻居算法，而我刚刚完成了该算法的构建。对于我不理解的数据，我有一个问题:您是否注意到任何错误的时空趋势？
我不知道如何回答这个问题。如有任何建议，将不胜感激。
浏览 0提问于2018-04-01得票数 1
在阅读时，我偶然发现了这句话：
今天使用的最流行的技术中有很大一部分是这两个简单过程的变体。事实上，1近邻，其中最简单的，占据了低维问题市场的很大一部分。它是参考线性回归和k-最近邻算法.我想知道这句话有多准确。更具体地说，今天使用的流行ML方法不依赖于这两种简单方法的假设和特性？
浏览 8提问于2014-02-03得票数 1
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使用最近邻法放大图像
、、、
+) img->pixels[i][j] = tmp2->pixels[i+i/2][j+j/2]; }如果您对如何使用最近邻方法有任何想法
浏览 3提问于2017-01-26得票数 2
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因此，我正在构建一个数据集(来自医生处方说明和诊断)，其中Y是一组给X开的药丸。可以指出，上面的数据不是矩阵格式的。整体而言，有很多降雪密码和各种不同的药丸。我想应用ML算法来预测给定的一组关于疾病的白雪代码的药丸。
如何以对ML方便的格式组织这些数据？我也对其他分析方法持开放态度。关于这个问题的任何讨论都是有帮助的。
浏览 0提问于2018-10-08得票数 0
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我正在用python中的包进行实验。虽然有一种方法可以进行最近邻搜索，但是是否有一种方法可以根据垂直/水平距离分别生成K个近邻呢？
浏览 11提问于2015-04-24得票数 1
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标准化来自不同组的数据
、、、
根据不同的标准，我已经将数据分为27组。这些分组的原因是为了表明每个组都有不同的行为。然而，我想把每件事都正常化到同样的规模。例如，我想将其规范化为0-100，这样我就可以说出类似43^{rd}百分位数的话，它在不同的组中都有相同的含义。如果我只是，比方说，通过减去每一个的平均值，除以标准差来标准化每一个，这会有效吗？我是否需要计算所有合并数据的平均/标准差，还是分别计算27个组中的每一组？
浏览 0提问于2020-04-24得票数 2
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