print(k.predict(x_test)) print(k.score(x_test,y_test)) 最终实现效果如下所示;
K-近邻算法就是,先给定一个训练数据集,这个数据集中可能是某类物品的特征及分类,然后给出某个物品的特征,根据训练数据集中的各个物品的特征与这个需要判别分类的物品的“距离”远近,找出距离最近的 k 个,然后这 k 个物品中最多物品所归属的那个分类就是这个需要判别的物品所归属分类判断的结果。 2、优缺点 优点...
k近邻算法是分类数据最简单最有效的算法,我们通过约会网站改进和手写数字识别,检验了kNN的可行性及简便性。k近邻算法是基于实例的学习,使用算法时我们必须有接近实际数据的训练样本数据。 k近邻算法必须保存全部数据集,如果训练数据集很大,必须使用大量的存储空间。同时我们需要对数据集中的每个数据相互之间计算距离值,这...
代码实现 以下假定特征数量为2,基于Python代码实现了算法方案中的逻辑。 import numpy as np def k_neighbors_by_self(x_test, X, y, k): # x_test: 测试集特征 # X: 训练集特征 # y: 训练集标签 # k: 近邻数 x0, y0 = x_test[0], x_test[1] # 计算每条数据至待预测点的距离平方值 dista...
好了,撇开这些不讲,我们来看看k-近邻算法的代码实现。 不对不对,我还要说两句。为啥这本书要在python命令行下面敲敲敲?还用reload()来调用文件。python 2.x版本我没试,但3.x版本直接跑reload肯定是跑不通的,会报错。这个时候要做一个库的引用(也是百度来的): ...
一、算法概述 K近邻算法的基本步骤包括: 1. 确定参数k值。k是近邻的数量,可以根据数据集的具体情况进行调整。 2. 对新样本进行评估,找到与其最接近的k个近邻样本。 3. 根据这k个近邻样本的类别或值,进行预测。 二、Python代码实现 以下是一个简单的K近邻算法的Python实现,该代码使用了Python的基础数据结构和函数...
下面是这个算法的具体步骤: 首先,计算新点与训练集中每一个点的距离。 选出与新点最接近的K个点(根据距离)。在这个例子中,如果K=3,点1,5,6将会被选择。在本文后续部分,我们会进一步探索选择正确K值的方法。 将所有点的均值作为新点的最终预测值。在这个例子中,我们可以得到ID11的体重=(77+72+60)/3 = 69...
基于k-近邻算法实现鸢尾花分类 为了在二维平面展示鸢尾花数据集,这里使用花萼宽度和花瓣宽度两个特征进行可视化,如图3‑1所示。 ■图3‑1鸢尾花数据集 图中蓝色数据点表示Setosa,橙色数据点表示Versicolour,绿色数据点表示Virginica。sklearn中提供的k-近邻模型称为KNeighborsClassifier,代码清单3‑1给出了模型构造...
023_尚硅谷_机器学习模型和算法_K近邻代码实现(下) 制作不易,大家记得点个关注,一键三连呀【点赞、投币、收藏】感谢支持~ 打开算法工程师的大门--机器学习与推荐实战 本课程主要分为两部分,机器学习和推荐系统基础,与电影推荐系统项目实战。 第一部分主要是机器学习和