knn

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    留一出交叉验证中的R

    KNN我定义我的训练和测试集如下： colon_samp <-sample(62,40) colon_train <- colon_data[colon_samp,] colon_test <- colon_data[-colon_samp,] 而且KNN功能： knn_colon <- knn(train = colon_train[1:12533], test = colon_test
    r loops machine-learning cross-validation knn 2016-07-24

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    “knn错误（...）不允许缺少值”，为什么？

    我有一个在类变量中缺少值的测试集。 运行knn时，出现错误信息： “knn（...）中出现错误，不允许缺少值”。 问题：为什么不能让测试集中类变量的值丢失？我的意思是，我不知道这些价值，我想预测它们。 我可以将一些类分配给类变量，并仍然得到正确的结果吗？ 示例代码： library(class) data <- data.frame("class_variable"=sample(LETTERS
    r knn 2016-07-28

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    r - knn中新观察的预测

    我正在尝试制作一个应用程序，它可以根据用户输入来预测价格。我如何预测新值的响应？ 我试图做到以下几点： 1.添加一个新的观察到数据集 2.火车KNN上的所有意见，但新的 3.测试KNN在新的观测 但是，当我将不同的响应变量值放入新的观察值时，预测会发生变化，因此似乎不起作用。 假设数据有100个7个变量的观察值。 这将是我试过的代码。 data <- rbind(data, c(1,2,3,4,5
    r knn 2016-06-15

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    问：KN中的R - 奇怪的行为

    有谁知道为什么下面的KNN R代码对不同的种子给出不同的预测？ 由于K < -5这很奇怪，因此大多数都是明确定义的。另外，在数据问题的精确度下，浮点数不会太小。 （注：我知道测试是从训练古怪不同这只是创建证明奇怪KNN行为的合成例子） library(class) train <- rbind( c(0.0626015, 0.0530052, 0.0530052, 0.0496676,
    r knn 2016-08-11

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    寻找类似的项目

    我有一个零售公司的许多项目的大数据库。如果我想找到与任何特定项目相似的项目，我可以在Spark ML中使用Pearson相关性来执行此操作吗？还有其他更好的算法吗？我如何确保机器随着其演变而学习？ 编辑 - 我实现了Mapreduce程序来查找各种功能之间的距离。但是我怎样才能使它成为机器学习解决方案？假设我让程序识别出正确的邻居，那么程序如何在下次使用这个学习？
    machine-learning apache-spark-mllib knn apache-spark-ml 2016-08-12

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    K最近的邻居在sklearn半径 - 椭圆

    当我在sklearn中使用knn算法时，我可以得到我指定的半径内的最近邻居，即它返回该半径内最近邻居的圆形状。是否有一个实现可以指定两个半径值来返回最近邻居的椭圆形状？
    scikit-learn knn 2016-06-28

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    ValueError异常：设置一个数组元素与序列而训练KD树TFIDF

    我想培养出KD-树上的文档语料库的TFIDF但它给 ValueError: setting an array element with a sequence. 代码和错误描述如下。有人可以帮我找出问题吗？ 代码： t0 = time.time() count_vect = CountVectorizer() X_train_counts = count_vect.fit_transform
    python numpy scikit-learn knn tf-idf 2016-06-28

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    带TF-IDF的KNN投掷“重塑你的数据”带有余弦相似度的警告作为距离度量

    我正在尝试使用SciKIt中的余弦相似度来学习KNN，但它一直在抛出这些警告。有人可以解释这些的含义是什么，为什么只有当我试图用余弦相似性拟合KNN模型而没有使用任何其他距离度量时才会出现这种情况？ 代码： t0 = time.time() count_vect = CountVectorizer() X_train_counts = count_vect.fit_transform(X)
    python scikit-learn knn cosine-similarity 2016-07-02

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    如何寻找失踪的收入值R中使用KNN

    这里是我创建的数据集： ID <- c(NA,1,2,3) Age <- c(30,25,33,35) Asset_Size <- c(60,50,60,80) Income <- c(NA,100000,90000,150000) chart1 <- data.frame(ID,Age,Asset_Size,Income) 我试图找到收入的客户X缺失值，如果K = 1和方法= “未加
    r dataset knn 2016-07-07

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    k-最近的邻居，其中每个点是它自己的类

    我试图根据特征相似性来做推荐，其中我的特征空间中的点代表独特的类。基本上，我有几百个独特的项目表示为低维特征向量，我想按排名顺序查找最近的邻居，以获得新的观察结果。 通常你会找到邻居并选择其中大部分表示的类。考虑到每个项目都有自己的课程，这对我来说不起作用。 是k NN在这里错误的方法？是否有更适合这种问题的不同系列的算法？
    algorithm machine-learning knn 2016-07-19
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