knn与kmeans的区别knn它属于监督学习，1.3基于输入实例的学习，knn算法的分类原理是knn算法的分类原理是对训练数据进行预处理，计算距离 。10X单胞(10X空间转录群UMAP ， 全称一致流形逼近与投影，统一流形逼近与投影，是基于黎曼几何和代数拓扑的理论框架构建的 。
1、用KNN算法判断知识掌握程度高低KNN算法可以同时解决分类问题和预测问题 。基本思路:通过计算每个训练样本与待分类样本的距离，取与待分类样本最接近的K个训练样本，待分类样本属于哪个类别的训练样本占K个样本的大多数 。对于离散因变量 ， 从k个最接近的已知类别样本中选取出现频率最高的类别，用于未知样本的判断；对于连续因变量，k个最接近的已知样本的平均值作为未知样本的预测 。
如果k值过大 ， 则模型欠拟合 ， 如kN 。未知样本的类别会由所有已知样本中出现频率最高的类别来确定，训练集和测试集都判断为一个类别，容易欠拟合 。一般通过多重交叉验证得到平均误差最小的k值 。另一种方法是设置k个最近邻样本的投票权重 ， 对于距离较远的样本设置较低的权重，对于距离较近的样本设置较高的权重，通常将权重设置为距离的倒数 。
2、KNN算法中K是怎么决定的K值的选择会对算法的结果产生很大的影响 。k值小意味着只有接近输入样本的训练样本才会在预测结果中发挥作用，但容易过拟合；如果k值较大，好处是可以降低学习的估计误差，但坏处是学习的近似误差增大，远离输入样本的训练样本也会在预测中起作用，使预测出错 。在实际应用中 ， k的值一般是一个小值，通常通过交叉验证来选择k的最优值 。
3、2020-05-20第十一章kNN模型的应用UMAP，全称一致流形逼近与投影 ， 以黎曼几何和代数拓扑为理论框架 。在处理大数据集时，UMAP优势明显，运行速度更快 ， 占用内存更少 。EtienneBecht等人2019年在NatureBiotechnology上发表文章将其应用于生物数据，阐述了UMAP在处理单细胞数据中的应用和优势 。
虽然tSNE对一般单细胞基因组学和数据科学产生了很大的影响，但一般认为它存在一些缺点，这些缺点将很快得到解决 。(tSNE的缺点在上一篇分享的文章中也有详细介绍) 。看上图 。我想说的是，T分布应该提供全局的距离信息，因为它们把高维空间中较远的点推到低维空间中较远的点 。
4、最邻近规则分类(K-NearestNeighbor【mnist knn的结果分析】1.1Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法 。1.2分类算法 。1.3输入instancebasedlearning或lazylearning 。为什么叫懒学？因为在处理大量训练集的时候，我们并不是建立大量的模型，而是在一开始对一个未知的例子进行分类的时候，我们会根据已知类型的例子的对比来进行分类 。)目的:搞清楚不知名的电影属于哪一类？
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