K-近邻分类算法(KNN) C语言实现 /* 输入:数据集 输出:键入预测数据,输出预测类别 在txt文件中修改N和D的值 */ #include<stdio.h> #include<math.h> #include<stdlib.h> #define K 3 //近邻数k,决定模型的拟合能力 typedef float type; //动态创建二维数组 type...
knn属于数据挖掘的分类算法。基本思想是在距离空间里,如果一个样本的最接近的k个邻居里,绝大多数属于某个类别,则该样本也属于这个类别。俗话叫,“随大流”。 简单来说,KNN可以看成:有那么一堆你已经知道分类的数据,然后当一个新的数据进入的时候,就开始跟训练里的每个点求距离,然后挑出离这个数据最近的K个点,看...
C语言实现k Nearest Neighbors k-Nearest Neighbors k-近邻(k-Nearest Neighbour),简称KNN。KNN算法最初由Cover和Hart于1968年提出,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。 1.算法介绍 KNN算法是一种监督学习算法。KNN算法的核心就是从训练集中选取k个与新样本相似度最高的样本(k个近邻),通过...
不过通常KNN算法中使用的是欧式距离,这里只是简单说一下,拿二维平面为例,,二维空间两个点的欧式距离计算公式如下: 这个高中应该就有接触到的了,其实就是计算(x1,y1)和(x2,y2)的距离。拓展到多维空间,则公式变成这样: 这样我们就明白了如何计算距离,KNN算法最简单粗暴的就是将预测点与所有点距离进行计算,然后保...
knn算法的c语言实现 最近研究KNN,找到了一些优秀的源码,贴出来,做个笔记吧。 1 #include<stdio.h> 2 #include<stdlib.h> 3 #include<math.h> 4 #include 5 6 typedef struct{//数据维度 7 double x; 8 double y; 9 }data_struct; 10 11 typedef...
在算法流程,输入参数含义,以及距离计算公式都明确了以后,按照kNN算法的流程,我们就可以实现kNN算法了。这里,我们使用numpy提供的各种功能来实现该算法,相比于自己纯手写各种线性代数变换操作,使用numpy的效率要高的多。classify0的实现如下: def classify0(inX, dataSet, labels, k): ...
下面是一个简单的KNN算法的C语言实现,用于分类问题。这个例子中,我们假设有一个二维的数据集,并且我们想要根据这个数据集的类别标签来预测新的数据点的类别。 ```c include <> include <> include <> define DATA_SIZE 4 define K 3 typedef struct { double x; double y; int label; } Data; double ...
我们可以编写一个主函数来测试我们的k近邻算法: ```c int main() { // 初始化训练样本和测试样本 Sample trainingSet[numTrainingSamples]; Sample testSample; // ... // 调用knn函数进行分类 int k = 5; int predictedLabel = knn(testSample, trainingSet, k, numTrainingSamples); // 输出预测结果...
C语言strstr函数实现 自己实现C语言中的strstr函数,采用字符一个一个进行匹配,如果不等,则从下一个位置进行匹配。.../* strstr 实现 */ char* mystrstr(const char* dest, const char* src) { char* tdest = dest; char* tsrc.../* strstr 实现第二种方法 朴素的模式匹配算法 ,只用一个外层循环 */...
3 6.3 3.3 6.0 2.5 Iris-virginica 4 6.8 3.2 5.9 2.3 Iris-virginica 切分点: 29 label_classes: ['Iris-setosa', 'Iris-versicolor', 'Iris-virginica'] kNNDIY模型预测,基于原数据: 0.95 kNN模型预测,基于原数据预测: [0.96666667 1. 0.93333333 1. 0.93103448] ...