simple knn

简单K近邻（Simple K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种基于实例的学习（Instance-based Learning）算法，它主要用于分类和回归分析。KNN的基本思想是，给定一个新的数据点，通过计算它与训练集中所有样本之间的距离（通常使用欧几里得距离），找出与其最近的K个邻居，然后根据这K个邻居的标签（对于分类任务）或值（对于回归任务）来预测新数据点的结果。步骤如下： 1. 训练阶段：将数据集划分为训练集，其中包含已知类别或属性值的样本。 2. 预测阶段：对于新的未知样本，计算其与训练集中每个样本的距离，并选取K个最相似的样本。 3. 决策：根据K个邻居中的大多数类别（分类任务）或取平均值（回归任务）作为预测结果。 KNN算法非常直观简单，但是它的缺点也很明显，如对大量存储空间的需求较高，因为需要存储整个训练集；而且对于大规模数据集，由于计算量大，不适合实时处理。此外，如果特征维度高（即“维度灾难”），可能会导致性能下降。

(3dgs) PS E:\wg\gaussian-splatting\submodules\simple-knn\simple-knn-main> pip install . Processing e:\wg\gaussian-splatting\submodules\simple-knn\simple-knn-main Preparing metadata (setup.py) ... done Building wheels for collected packages: simple_knn pep517` option, (possibly combined with `--no-build-isolation`), or adding a `pyproject.toml` file to the source tree of 'simple_knn'. Discussion can be found at https://github.com/pypa/pip/issues/6334 Building wheel for simple_knn (setup.py) ... error error: subprocess-exited-with-error × python setup.py bdist_wheel did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [4 lines of output] running bdist_wheel running build running build_ext error: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。 [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed building wheel for simple_knn Running setup.py clean for simple_knn Failed to build simple_knn ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (simple_knn) standards-based tools. See https://github.com/pypa/setuptools/issues/917 for details. ******************************************************************************** !! self.initialize_options() running bdist_egg running egg_info writing simple_knn.egg-info\PKG-INFO writing dependency_links to simple_knn.egg-info\dependency_links.txt writing top-level names to simple_knn.egg-info\top_level.txt reading manifest file 'simple_knn.egg-info\SOURCES.txt' adding license file 'LICENSE.md' writing manifest file 'simple_knn.egg-info\SOURCES.txt' installing library code to build\bdist.win-amd64\egg running install_lib running build_ext error: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。

在 Windows 环境下安装 `simple_knn` 模块时遇到构建错误，提示 `[WinError 2] 系统找不到指定的文件`，通常是由于缺少必要的编译依赖或环境配置不当所致。以下是一些可能的解决方法： ### 检查 Python 和 pip 版本确保使用的 Python 和 pip 是目标虚拟环境中的版本，并且与当前系统兼容。可以通过以下命令检查： ```bash python --version pip --version ``` ### 安装 Microsoft Visual C++ Build Tools Windows 上的一些 Python 扩展模块需要 Microsoft Visual C++ 编译工具链支持。如果未正确安装这些工具，可能导致无法找到相关依赖文件。建议下载并安装 [Microsoft Visual C++ Build Tools](https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/)。 ### 使用预编译 wheel 文件某些第三方库为 Windows 提供了预编译的 `.whl` 文件，可以避免从源码编译带来的问题。尝试通过以下方式安装： 1. 访问 [Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/)。 2. 搜索 `simple_knn` 或其依赖项（如 PyTorch 相关包）。 3. 下载匹配当前 Python 版本和架构（32位/64位）的 wheel 文件。 4. 使用 pip 安装该 wheel 文件： ```bash pip install path_to_downloaded_wheel.whl ``` ### 升级 setuptools 和 pip 有时旧版本的 `setuptools` 或 `pip` 可能导致安装失败。升级到最新版本可能会解决问题： ```bash pip install --upgrade pip setuptools ``` ### 安装 CUDA Toolkit（若使用 GPU）如果安装的是依赖于 CUDA 的模块，则需确保已安装对应版本的 CUDA Toolkit，并且环境变量配置正确。可以从 [NVIDIA 官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) 获取合适的版本。 ### 配置环境变量确认所有相关的开发工具路径（如 Visual Studio、CUDA 等）都已正确添加至系统环境变量中。例如，确保 `cl.exe`（MSVC 编译器）位于系统 PATH 中。 ### 使用 Conda 环境 Conda 能更好地管理依赖关系，尤其是对于涉及本地库的复杂项目。可以尝试创建一个新的 conda 环境并安装所需的包： ```bash conda create -n simpleknn_env python=3.x conda activate simpleknn_env # 如果有可用的 conda 包，可以直接安装 conda install -c conda-forge simple_knn # 否则使用 pip 安装 pip install simple_knn ``` ### 清理缓存并重新安装有时 pip 缓存可能导致问题，清理缓存后重试可能有效： ```bash pip cache purge pip install --no-cache-dir simple_knn ``` ### 查看完整错误日志详细阅读完整的错误输出，特别是靠近错误信息顶部的部分，通常会指出具体缺失哪个文件或依赖项，从而帮助定位问题根源。 ### 示例：手动指定编译器路径（可选）如果确定编译器存在但未被识别，可以在安装前手动设置编译器路径： ```bash set VSINSTALLDIR="C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community" set VCINSTALLDIR=%VSINSTALLDIR%\VC set PATH=%VCINSTALLDIR%\bin\hostx86\x86;%PATH% ``` ---

simple-knn

### Simple KNN Algorithm Implementation and Explanation K-nearest neighbors (KNN) is one of the simplest yet effective algorithms for both classification and regression problems. In its essence, KNN operates based on similarity measures between instances. #### How KNN Works For any new instance requiring prediction, KNN finds the most similar k training samples within the dataset according to some distance metric such as Euclidean distance. For classification tasks, the majority class among those nearest neighbors determines the predicted label; while for regression tasks, predictions might take the average value of target variables from these closest points[^1]. #### Implementing Simple KNN in Python Below demonstrates how to implement a simple version of the KNN classifier using Python: ```python import numpy as np from collections import Counter from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import load_iris def euclidean_distance(x1, x2): return np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2)) class SimpleKNN: def __init__(self, k=3): self.k = k def fit(self, X_train, y_train): self.X_train = X_train self.y_train = y_train def predict(self, X_test): predictions = [self._predict(x) for x in X_test] return np.array(predictions) def _predict(self, x): distances = [euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train] k_indices = np.argsort(distances)[:self.k] k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices] most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1) return most_common[0][0] # Load iris dataset data = load_iris() X, y = data.data, data.target # Splitting into training/testing sets X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Initialize our custom knn model clf = SimpleKNN(k=3) clf.fit(X_train, y_train) # Predictions predictions = clf.predict(X_test) print(f"Predicted labels: {predictions}") ``` This code snippet defines `SimpleKNN`, which implements basic functionalities including fitting models with given datasets (`fit` method), predicting unseen sample classes (`predict` method), calculating pairwise distances via helper function `_predict`. Moreover, this example uses Iris flower species recognition task provided by Scikit-Learn library as demonstration purpose only[^4].

阅读全文

simple-knn

相关推荐

c语言的KNN算法实现

mindvault is a simple transformer using a knn memory

java-knn-2.rar_Knn-java_knn

simple_knn

simple-knn安装

simple-knn ubuntu安装

simple_knn._c

CUDA-KNN:CUDA 上的 KNN 算法

Could not build wheels for simple-knn, which is required to install pyproject.toml-based projects

ERROR: Could not build wheels for simple-knn, which is required to install pyproject.toml-based projects

④安装剩余环境pip install -r requirements.txtpip install submodules/diff-gaussian-rasterizationpip install submodules/simple-knn/

ERROR: Could not build wheels for diff-gaussian-rasterization, simple-knn, which is required to install pyproject.toml-based projects

gnn knn

运行pip install --upgrade https://github.com/unlimblue/KNN_CUDA/releases/download/0.2/KNN_CUDA-0.2-py3-none-any.whl -i http://pypi.doubanio.com/simple/ --trusted-host pypi.doubanio.com 后想卸载KNN_CUDA

knn-cuda安装

langchain4j-anthropic-spring-boot-starter-0.31.0.jar中文文档.zip

大家在看

机械臂建模+MATLAB代码+六自由度.zip

易语言WinSock模块应用

VxWorks和RTlinux的性能测试分析

波特率任意设 串口调试助手

十几种水下图像增强算法源代码

最新推荐

langchain4j-anthropic-spring-boot-starter-0.31.0.jar中文文档.zip

TMS320F28335电机控制程序详解：BLDC、PMSM无感有感及异步VF源代码与开发资料

基于爬山搜索法的风力发电MPPT控制Simulink仿真：定步长与变步长算法性能对比 - 爬山搜索法 最新版

Visual C++.NET编程技术实战指南

HarmonyOS内核深度探秘：优化自由行旅游系统的策略

tkinter模块所有控件

局域网五子棋游戏：娱乐与聊天的完美结合

自由行旅游新篇章：HarmonyOS技术融合与系统架构深度解析

足底支撑相到达73%是什么问题

宾馆预约系统开发与优化建议

波特率任意设串口调试助手

基于爬山搜索法的风力发电MPPT控制Simulink仿真：定步长与变步长算法性能对比 - 爬山搜索法最新版