1、理解K-近邻算法原理,能实现算法K近邻算法; 2、掌握常见的距离度量方法; 3、掌握K近邻树实现算法; 4、针对特定应用场景及数据,能应用K近邻解决实际问题。 【实验内容】 1、实现曼哈顿距离、欧氏距离、闵式距离算法,并测试算法正确性。 2、实现K近邻树算法; 3、针对iris数据集,应用sklearn的K近邻算法进行类别...
(06)——K近邻算法实战(k近邻算法实验) 学习机器学习算法,最难的不是算法及公式推导的学习,因为这些很多都是成熟的现成的,有代码例子可以直接使用。最难的是将算法应用到实际的项目当中。 1. 算法概念 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,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。该方法...
1.基于K—近邻的车牌号识别小实验 2.K-近邻算法实现手写数字识别系统
人工智能实验-k-近邻算法k-近邻算法 一、 实验题目 1. kNN 代码实现-AB 分类 采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,用所给的函数创建具有两个特征与一个标签类型的数据作 为训练集,编写 classify0 函数对所给的数据进行 AB 分类。 2. k-近邻算法改进约会网站的配对效果 k-近邻算法改进约会网站的配对...
理解K-近邻算法原理,能实现算法K近邻算法; 掌握常见的距离度量方法; 掌握K近邻树实现算法; 针对特定应用场景及数据,能应用K近邻解决实际问题。 【实验内容】 实现曼哈顿距离、欧氏距离、闵式距离算法,并测试算法正确性。 实现K近邻树算法; 针对iris数据集,应用sklearn的K近邻算法进行类别预测。
理解K-近邻算法原理,能实现算法K近邻算法; 掌握常见的距离度量方法; 掌握K近邻树实现算法; 针对特定应用场景及数据,能应用K近邻解决实际问题。 二、实验内容 实现曼哈顿距离、欧氏距离、闵式距离算法,并测试算法正确性。 实现K近邻树算法; 针对iris数据集,应用sklearn的K近邻算法进行类别预测。
KNN是模式识别中的经典算法,本次实验就MNIST数据集来做KNN算法的实验,并结合前一次的LDA降维对数据进行进一步处理。 实验报告图片版 pdf版本可以戳这:模式识别实验报告:KNN K近邻算法 关键代码 KNN原理报告里有写,不作重复赘述。 本实验使用的编程环境是Jupyter,完整的程序代码可以戳这下载。【模式识别】实验二:KNN...
一、实验目的 1、理解K-近邻算法原理,能实现算法K近邻算法; 2、掌握常见的距离度量方法; 3、掌握K近邻树实现算法; 4、针对特定应用场景及数据,能应用K近邻解决实际问题。 二、实验内容 1、实现曼哈顿距离、欧氏距离、闵式距离算法,并测试算法正确性。
实验从电影的分类讲起,介绍了k近邻算法的原理。 接下来是代码。 准备:使用python导入数据 第一部分是关于数据的导入。 fromnumpyimport*importoperatordefcreateDataSet():group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])labels=['A','A','B','B']returngroup,labels ...
其实机器学习中的kNN算法的核心思想就是这句流传至今的名言。kNN算法又称为K近邻算法,是众多机器学习算法中少有的懒惰学习算法,该算法不仅可以用来回归也可以用来分类。本章将学习k近邻算法的基本理论,使用距离测量的方法分类物品,编写构造knn分类器python代码,利用实际的例子讲解如何使用k-近邻算法对糖尿病数据集进行...