接下来,我们通过Python代码来实现K近邻算法填充缺失值的过程。我们将使用pandas来处理数据,使用sklearn中的KNeighborsRegressor来进行填充。 首先,确保安装了所需的库: pipinstallpandas scikit-learn 1. 以下是实现代码: importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.imputeimportKNNImputer# 创建一个示例数据集,含有缺失值...
现在我们来用k近邻来判断一下,我们取k=3: 首先我们将距离从小到大排序(相似度由大到小,距离越小越相似),排序前k(3)位为: ,其中前两个为爱情片,第3个为动作片;爱情片的数量最多,占 ,因此我们可以将 划分为爱情片。至此,我们完成了kNN的整个过程。 结合以上,整个kNN的过程可以概括为: 确定带标签的数据(...
再来说K-means聚类算法,K-means又叫-k均值聚类算法,算法思想就是首先会随机确定k个中心点作为聚类中心,然后把各个数据点分配给最邻近的中心点,分配完成后将中心点移动到所表示的聚类的平均中心位置处,然后重复迭代上述步骤直到分配过程不再产生变化位置。 K-means算法代码如下:(这里用的皮尔逊相关系数作距离衡量) def...