def createDataSet(): group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels = ['A','A','B','B'] return group, labels 创建数据和对应的标签 def classify0(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize=dataSet.shape[0]#返回dataset的第一维的长度 diffMat = tile(inX, (dataSetSize...
'A','B','B']#数据集对应的类别标签returndataSet, labels#夹角余弦距离公式defcosdist(vector1, vector2):returndot(vector1, vector2) / (linalg.norm(vector1) *linalg.norm(vector2))#KNN 分类器#测试集:testdata; 训练集:trainSet;类别标签:listClasses;k: k个邻居数defclassify(testdata...
k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。简单地说,k-近邻算法就是采用不同特征值之间的距离来进行分类,算法主要特点为: 优点:精度高,对异常值不敏感,没有数据输入假定 缺点:计算复杂度高,空间复杂度高 适用数据范围:数值型和标称型(男女) 有人曾经统计过...
文件knn_study 中的 KNN 算法关键实现 def classify0(inX, dataSet, labels, K): """ :param inX: 目标特征集 :param dataSet:特征数据集:param labels: 对应特征数据集的标签数据集:param K: 最近邻K的k值:return: 返回目标特征集经过k-近邻算法所得出的分类结果 """ dataSetSize = dataSet.shape[0] ...
def createDataSet(): group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels = ['A','A','B','B'] return group, labels 2.代码注释 1.numpy NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多...
K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法。 它没有训练的过程,它的学习阶段仅仅是把样本保存起来,等收到测试集之后再进行处理,属于“懒惰学习”。反之,在训练阶段就对样本进行学习的算法属于“急切学习”。 它本质上是衡量样本之间的相似度。
K近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。1、K近邻算法的原理 简单地说，K近邻算法采用测量不同特征值之间距离的方法进行分类。它的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本（距离最近的样本）中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个...
KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习所有算法中理论最简单,最好理解的。KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判断(投票法)或者回归。如果K=1,那么新数据被简单分配给其近邻的类。KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看...
(inX,dataSet,labels,k):#inX:需要分类的向量,dataSet:训练样本,labels:标签,k:临近数目15'''求距离'''16dataSetSize=dataSet.shape[0]#样本数据行数,即样本的数量17diffMat=tile(inX,(dataSetSize,1))-dataSet#(来自numpy)tile:重复数组;将inX重复dataSetSize行,1列次;获得每组数据的差值(Xi-X,Yi-Y)18...
k近邻(k-nearest neighbor, k-NN)分类算法是一种基本分类与回归方法。它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本最...