k-近邻算法（kNN）完整代码 1from numpy import *#科学计算包 2from numpy import tile 3from numpy import zeros 4import operator #运算符模块 5import importlib 6import sys 7 importlib.reload(sys)8 9def createDataSet():10 group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]...
《机器学习实战》第二章--k近邻算法的完整代码如下: 1fromnumpyimport*2importoperator3importmatplotlib4importmatplotlib.pyplot as plt5fromosimportlistdir678defcreateDataSet():9group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])10labels = ['A','A','B','B']11returngroup, labels121314defc...
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(x_train,y_train) print(x_test_standard1) print(knn.score(x_test_standard1,y_test)) (2)解决回归问题的代码如下: #1-1使用KNN算法的回归算法对数据进行训练和预测 import numpy as np import matplotli...
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...
快速上手K近邻算法, 视频播放量 1635、弹幕量 0、点赞数 18、投硬币枚数 8、收藏人数 41、转发人数 8, 视频作者 数字孪生学院, 作者简介 我们在实现某个目标后除了片刻的欢愉,往往还会伴随着短暂的空乏,当以此为契机,树立新的目标才行,相关视频:遗传算法:从理解到应用
代码1-1实现K-近邻算法 # coding:utf-8 from numpy import * import operator # 生成数据集 def createDataSet(): group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]]) lables = ['A', 'A', 'B', 'B'] return group, lables ...
k近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种常用于填充缺失值的方法。通过找到与缺失样本最相似的k个邻居,我们可以利用这些邻居的特征值来估算缺失值。下面是一个详细的步骤说明,以及相应的Python代码示例。 步骤说明 准备包含缺失值的数据集: 首先,我们需要一个包含缺失值的数据集。这可以是一个Pandas DataFrame,其...
K-近邻算法 K-近邻算法的计算过程是:一个未知分类的样本进入数据集、那么与它最相似(特征空间中最邻近)的K个样本的类别大多数是哪一类,那么它就是哪一类。K-近邻算法的主要流程如下: 1)存在一个训练样本集,训练集中每个样本都已知所属的分类,指定最近邻居数K。
1 分类分析—K近邻(KNN)算法 核心思想:根据离自己最近的邻居判断自己属于哪一类,如上图当圆的半径(距离)为1时,k个个体中有2/3个是三角形,则目标圆点(预测点)的分类和三角形为一类;当半径(距离)取值为2时,k个特征个体中有3/5个是正方形,则认为预测点和正方形为一类的思想。由此也说明了KNN算法的结果很大...
k K近邻算法(K-Nearest Neighbors,KNN)是一种基本的机器学习算法。以下是KNN算法的伪代码: python复制代码 输入:训练数据集D,待分类的实例x,近邻数目k 输出: x所属类别 1.对于D中的每个样本点d,计算x与d之间的距离dist_xd。 2.将dist_xd按从小到大排序。 3.选取距离最小的k个点。 4.这k个点所在类别...