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我试图实现knn算法，该算法在R中对一维向量进行运算，但与标准的knn算法稍有不同，因为它在有领带的情况下使用较小的元素(因此距离只是属性之间差值的绝对值)。听起来很简单，但是我的算法需要几秒钟才能完成，而在类包(knn)中的算法则会立即输出一个答案(尽管它在一个领带或随机元素的情况下需要所有的元素).我的工作如下：
## u is the training sample sorted increa
浏览 0修改于2016-04-11得票数 1
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我正在创建自己的KNN实现。尽管一切看起来都很有效，但与sklearn的KNN相比，我得到的准确性还是相当差的(例如，在几组测试中，0,68比0,96 )。我也使用5倍交叉验证。我的代码最重要的部分如下： mod_lst = [] distance
浏览 2修改于2020-02-03得票数 1
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我正在使用KNN对手写数字进行分类。我现在还实现了PCA来降低维数。我从256提高到了200。但我只注意到大约0.10%的信息丢失。我删除了56维。损失不是应该更大吗？
浏览 0提问于2012-04-17得票数 15
我需要实现KNN算法来对我的图像进行分类。根据的说法，它只有两个测量值，通过这两个测量值计算距离来找到最近的邻居，但在我的例子中，我有400张25x42的图像，其中200张用于训练，200张用于测试。
浏览 1修改于2019-01-02得票数 1
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与线性回归等其他算法不同，KNN似乎不会在训练阶段执行任何计算。就像在线性回归的情况下，它在训练phase.But中找到系数，那么KNN呢？
浏览 62修改于2020-05-24得票数 9
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我想从头开始编写我自己的kNN算法，原因是我需要对特征进行加权。问题是，尽管删除了for循环并使用了内置的numpy功能，我的程序仍然非常慢。
有没有人能建议一种加速这个过程的方法？
浏览 127修改于2021-01-31得票数 9
import csv import math
with open(filename, 'rt') as csvfile: dataset = list(lines)
for x in range(len(dataset)
浏览 0提问于2018-04-26得票数 0
我已经有一段时间没有使用python了，在寻找这个问题的解决方案时遇到了麻烦。我试着改变欧几里德距离函数的方程，但没有任何效果。也许我是盲目的，看不到问题的解决方案。from math import sqrtfrom random import shuffleimport numpyimport operator
y = iris.
浏览 0提问于2019-03-06得票数 0
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我已经为我的数据集开发了knn算法。我的数据集包含5000 *17个值。在这个数据集中，我将我的数据划分为4000个用于验证，1000个用于训练。我的问题是，在训练data.Does的时候，我的错误百分比是0.0158，这意味着我的算法对knn是好的，还是ı犯了一个错误？你觉得我的算法怎么样？
浏览 1修改于2016-11-21得票数 0
我已经编写了一个使用自制函数执行kNN分类的脚本。我已经将它的性能与类似的脚本进行了比较，但使用了sklearn包。以下是数据文件：我的代码使用自制的kNN分类 kindices = indices[0:k]
浏览 1提问于2017-11-17得票数 0
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有人能帮助我如何在潘达斯中使用KNN算法从数据集中进行前向选择吗？
输入是dataset和Target变量。
浏览 0提问于2019-07-12得票数 0
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这是我第一次尝试用Python编写一些代码。我认为它给出了正确的答案，但可能需要一些“矢量化”。import mathdata = data[:,2:]
X = data[:, range(5)]
浏览 0修改于2017-02-07得票数 4
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因此，我正在学习KNN算法，在那里我学习了交叉验证来寻找k.Now的一个最优值，我想应用网格搜索来获得最优值。我在堆栈溢出上发现了一个回答，其中standardScaler和KNN都被作为估计器传递。pipe = Pipeline([ ('knn', KNeighborsClassifier(algorithm='brute')) params =
浏览 0修改于2020-05-03得票数 0
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为什么标准化在KNN中是必需的？我知道，这个过程规范了所有特征对结果的影响，但在归一化之前， 'K‘最近点到一个特定点V的'K’最近点将与规范化后那个特定点V的‘K’最近点完全相同。毕竟，KNN完全依赖于欧几里德距离?谢谢！
浏览 0提问于2018-07-12得票数 0
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