distance = dist(x, val[:-1])iflen(res) < k: heapq.heappush(res, (val, -distance))else:ifdistance < -res[0][1]: heapq.heappushpop(res, (val, -distance))ifx[axis] > node.val[0][axis]:ifx[axis] - node.val[0][axis]
实现与最近邻基本相同,唯一需要注意的是,BPQ不满或当前结点与测试样本在当前维的距离小于最好距离时需要搜索另一侧的子树。 classBPQ:def__init__(self, length=5, hold_max=False): self.data = [] self.length = length self.hold_max = hold_maxdefappend(self, point, distance, label): self.data....
KNN依赖于两个样本的距离计算,这里简单介绍一下一个概念叫做Minkowski Distance,是一个种通用的距离计算方法。假如我们有两个点,分别由两个向量来表达x=(x1,x_2,...,x_d)和y=(y_1,y_2,...,y_d),这时候根据Minkowski Distance的定义可以得到以下的结果: dist(x,y)=(\sum_{i=1}^{d}|x_i-y_i...
/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # fileName : KNNdistance.py # author : zoujiameng@aliyun.com.cn import math def getMaxLocate(target): # 查找target中最大值的locate maxValue = float("-inFinIty") for i in range(len(target)): if maxValue < target[i]: maxValue =...
print("Distance:", dist) 3、 kd树优势 相比于逐一计算所有数据点的距离,kd树通过减少需要计算的距离数来提高效率,特别是在数据维度不是非常高的情况下。KD树是一种非常有效的结构,特别是在处理具有少量维度(如几十个维度或更少)的数据集时。然而,它的性能可能会随着维度的增加而下降,这种现象称为“维度的诅咒...
if current_distance > distances[current_node]: continue # 遍历当前节点的邻居节点 for neighbor, weight in graph[current_node].items(): distance = current_distance + weight # 如果经过当前节点到达邻居节点的距离更短,则更新最短路径距离 if distance < distances[neighbor]: ...
常见面试算法:k-近邻算法原理与python案例实现 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,...
举个例子,若样本特征中包含颜色(红 黑蓝)一项,颜色之间是没有距离可言的,可通过将颜色转换为灰度值来实现距离计算。另外,样本有多个参数,每一个参数都有自己的定义域和取值范围,他们对 distance计算的影响也就不一样,如取值较大的影响力会盖过取值较小的参数。为了公平,样本参数必须做一些scale处理,最简单的...
从零开始的Python实现 我们将使用流行的Iris数据集来构建KNN模型。你可以从这里下载(数据集链接:https://gist.githubusercontent.com/gurchetan1000/ec90a0a8004927e57c24b20a6f8c8d35/raw/fcd83b35021a4c1d7f1f1d5dc83c07c8ffc0d3e2/iris.csv)