from math import sqrt distance=[] for x_train in x_train: d=sqrt(np.sum((x_train-x)**2)) distance.append(d) print(distance) d1=np.argsort(distance) #输出distance排序的索引值 print(d1) k=6 n_k=[y_train[(d1[i])] for i in range(0,k)] print(n_k) from collections import...
#分类器实现 class kNN(object): #括号里的内容即object相当于继承的父类 #定义一个初始化方法,__init__是类的构造方法 def __init__(self,n_neighbors=1,dist_func=l1_distance): #类里的参数第一个都要传self。self是类的实例,self.class才是类本身 self.n_neighbors=n_neighbors self.dist_func=dis...
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 distance = np...
代码中邻居数ke的是 n_neighbors = 15,只使用 iris 的前两维特征作为分类特征。权重度量采用了两种方式:均值(uniform)和距离(distance)。均值代表的是所有的 K 个近邻在分类时重要性选取的是一样的,该参数是默认参数;距离也就是说,分类时 K 个邻居中每个邻居所占的权重与它与预测实例的距离成反比。 KNN 的...
distance(tindex) = sqrt(dis); % 开根号得到欧式距离 end% 使用选择排序的方法 %选择排序法,只找出最小的前K个数据,对数据和标号都进行排序 for g=1:K ma=distance(g); tmp = 1; label_ma = 0; % 表示从第i个向后边遍历 for j=g+1:size(trainData,1) ...
from mathimportsqrtdistance = []forx in x_train:d =sqrt(np.sum((x_new - x) **2))distance.append(d) # 其实上面这些代码用一行就可以搞定# distances = [sqrt(np.sum((x_new - x) ** 2)) for x in x_train] 输出结果: [10.888422144185997,11.8252...
Distance(j,i) = sqrt(tempsum); end end Result = zeros(datasize(1),k);%结果矩阵 %%%% % 计算结果矩阵 % %%%% for i = 1:datasize(1) for j = 1:datasize(1) if i==j continue; end index = k; while index>0 && Result(i,index)==0 ...
1.3 Python3代码实现 我们已经知道了k-近邻算法的原理,那么接下来就是使用Python3实现该算法,依然以电影分类为例。 1.3.1 准备数据集 对于表1.1中的数据,我们可以使用numpy直接创建,代码如下: 代码语言:javascript 复制 #-*-coding:UTF-8-*-importnumpyasnp"""函数说明:创建数据集Parameters:无Returns:group-数据...
3.2 k-邻域(k-distance neighborhood): 由k-距离,我们扩展到一个点的集合——到对象o的距离小于等于k-距离的所有点的集合,我们称之为k-邻域:Nk−distance(p)(P)=q∈D∖p∣d(p,q)≤k−distance(p)Nk−distance(p)(P)=q∈D∖p∣d(p,q)≤k−distance(p)。