K近邻算法是一种简单而有效的分类和回归算法,适用于许多不同类型的问题。通过使用Python的Scikit-Learn库,我们可以轻松地构建和应用K近邻模型,并对数据进行分类或回归预测。 希望本文能够帮助读者理解K近邻算法的基本概念,并能够在实际应用中使用Python实现K近邻模型。
现在开始实现k-近邻算法: 首先明确,k-近邻算法中的是我们自己指定的(当然k的选取是有技巧的,这个稍后会说,这里我们仅仅关心如何用Python实现该算法),训练数据集也是自己的(废话,训练集肯定要自行准备的啊),所以有两个参数需要我们自行传入,其一为,其二为训练集。 k k data class MyKNN(): def __init__(self...
dist_k_min = np.argsort(dist[i])[:k] # 最近邻k个实例位置 y_kclose = self.y_train[dist_k_min] # 最近邻k个实例对应的标签 y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose)) # 找出k个标签中从属类别最多的作为预测类别 return y_pred KNearestNeighbor类的完整定义代码如下: class KNeare...
选择离新样本最近的3个近邻点时(K=3)为判断依据时,这3个点由1个五角星和2个三角形组成,可以认为新样本属于三角形的类别,即新样本是一部动作片。选择离新样本最近的5个近邻点时(K=5)为判断依据时,5个点由3个五角星和2个三角形组成,可以认为新样本属于五角星的类别,即新样本是一部爱情片。 二、Python简易...
k-近邻(kNN, k-NearestNeighbor)算法是一种基本分类与回归方法,我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。 一句话总结:近朱者赤近墨者黑! k 近邻算法的输入为实例的特征向量,对应于特征空间的点;输出为实例的类别,可以取多类。k 近邻算法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定。分类时,对新的实例,根据其...
1、k近邻算法是学习机器学习算法最为经典和简单的算法,它是机器学习算法入门最好的算法之一,可以非常好并且快速地理解机器学习的算法的框架与应用。它是一种经典简单的分类算法,当然也可以用来解决回归问题。 2、kNN机器学习算法具有以下的特点: (1)思想极度简单 ...
实施KNN算法 示例:手写识别系统 数据集下载 K-近邻算法概述 简单地说, -近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 k-近邻算法 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点: 计算复杂度高、空间复杂度高。
一、算法简介 k近邻法(k-nearest neighbor,k-NN)是一种基本的分类方法,输入的是实例的特征向量,对应于特征空间的点,输出结果为实例的类别,可以取多类。对于训练集来说,每个实例的类别已定,当分类时,对于新的实例,根据其k个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式来进行预测。k近邻法分类过程不具有显式的学...
一般来说,我们只选择样本数据集中前K个最相似的数据,这就是K-近邻算法中K的出处, 通常K是不大于20的整数。 最后,选择K个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。 回到前面电影分类的例子,使用K-近邻算法分类爱情片和动作片。有人曾经统计过很多电影的打斗镜头和接吻镜头,下图显示了6部电影的打斗和接...