defknn():K=8data=pd.read_csv(r"Prostate_Cancer.csv")n=len(data)// 3test_set=data[0:n]train_set=data[n:]train_set=np.array(train_set)test_set=np.array(test_set)A=[iforiinrange(0,len(train_set))]B=[iforiinrange(2,10)]C=[iforiinrange(n)]D=[1]x_train=train_set[A...
KNNTest.py测试文件 1#!/usr/bin/python2#coding=utf-83importKNN4fromnumpyimport*5#生成数据集和类别标签6dataSet, labels =KNN.createDataSet()7#定义一个未知类别的数据8testX = array([1.2, 1.0])9k = 310#调用分类函数对未知数据分类11outputLabel = KNN.kNNClassify(testX, dataSet, labels, 3)12pr...
快速上手K近邻算法, 视频播放量 1635、弹幕量 0、点赞数 18、投硬币枚数 8、收藏人数 41、转发人数 8, 视频作者 数字孪生学院, 作者简介 我们在实现某个目标后除了片刻的欢愉,往往还会伴随着短暂的空乏,当以此为契机,树立新的目标才行,相关视频:遗传算法:从理解到应用
KNN主要解决的是分类问题。 其与K-means有相似之处,但K-means是无监督学习算法。 2、KNN原理 已知训练样本集中每个数据与标签的对应关系,输入没有标签的新数据,与样本集中的所有数据进行特征比较,算法提取前k个最相似(最临近)数据的标签。(再回看文章开篇的例子,就十分简单了。) 关于距离的计算,有多种方法:欧...
kNN(k近邻)算法代码实现 目标:预测未知数据(或测试数据)X的分类y 批量kNN算法 1.输入一个待预测的X(一维或多维)给训练数据集,计算出训练集X_train中的每一个样本与其的距离 2.找到前k个距离该数据最近的样本-->所属的分类y_train 3.将前k近的样本进行统计,哪个分类多,则我们将x分类为哪个分类...
k近邻算法的一般流程: (1)收集数据:可以采用公开的数据源 (2)准备数据:计算距离所需要的数值 (3)分析数据:剔除垃圾信息 (4)测试算法:计算错误率 (5)使用算法:运用在实际中,对实际情况进行预测 二,算法具体实施过程 (1)使用python导入数据,代码解析如下: ...
kNN算法实现简单,缺点是当训练样本数大、特征向量维数很高时计算复杂度高。因为每次预测时要计算待预测样本和每一个训练样本的距离,而且要对距离进行排序找到最近的k个样本。可以使用高效的部分排序算法,只找出最小的k个数;另外一种加速手段是用k-d树实现快速的近邻样本查找,在后续的使用过程中大家可以自行查找或设计...
下面是实现KNN算法的代码: importdistance# 导入距离度量函数的文件fromfunctoolsimportpartial# 使用偏函数方便解决距离及排序问题classKnnRegression:"""利用KNN算法实现回归任务"""def__init__(self,n_neighbors=3,distance_algorithm='l2'):self.n_neighbors=n_neighbors# 近邻的个数self.distance_algorithm=distance...
借助python自带的pandas库导入数据,很简单。用的数据是下载到本地的红酒集。 代码如下(示例): import pandas as pd def read_xlsx(csv_path): data = pd.read_csv(csv_path) print(data) return data 二、归一化 KNN算法中将用到距离,因此归一化是一个重要步骤,可以消除数据的量纲。我用了归一化,消除量纲...
KNN算法实现代码(Java) public class KNN { /** * 设置优先级队列的比较函数,距离越大,优先级越高 */ private Comparator comparator =new Comparator(){ public int compare(KNNNode o1, KNNNode o2) { if (o1.getDistance() >= o2.getDistance()) return -1; ...