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,...
首先,创建名为kNN.py的Python模块,本章使用的所有代码都在这个文件中。读者可以按照自己的习惯学习代码,既可以按照本书学习的进度,在自己创建的Python文件中编写代码,也可以直接从本书的源代码中复制kNN.py文件。我推荐读者从头开始创建模块,按照学习的进度编写代码。 我们打开 Xfce 终端,创建实验文件夹KNN cd Code ...
二、k近邻算法的直接实现 在本实验中,使用的是mnist,训练集由60000张带标签的手写数字图片构成,测试集有10000张手写数字照片。我们根据带标签的训练数据,对测试照片进行预测,并将最后预测结果与测试集实际标签比较,计算预测的准确率。 首先下载mnist数据集(读者可自己下载,本文不附数据集),共有4个文件构成,分别是测...
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...
实验截图: 11 clf= KNN(X_train, y_train)#调用knn算法进行计算 12 clf.score(X_test,y_test)#计算正确率 13 test_point = [6.0,3.0]#预测点print('Test Point: {}'.format(clf.predict(test_point)))#预测结果 14 plt.scatter(df[:50]['sepallength'], df[:50]['sepalwidth'],label='0')...
K-近邻(K-Nearest Neighbors,简称:KNN)算法是最近邻(NN)算法的一个推广,也是机器学习分类算法中最简单的方法之一。KNN 算法的核心思想和最近邻算法思想相似,都是通过寻找和未知样本相似的类别进行分类。但 NN 算法中只依赖 1 个样本进行决策,在分类时过于绝对,会造成分类效果差的情况,为解决 NN 算法的缺陷,KNN ...
#建立一个类KNN,用于k-近邻的计算 class KNN: # 初始化 def __init__(self, X_train, y_train, n_neighbors=3, p=2):#初始化数据,neighbor表示邻近点,p为欧氏距离 self.n = n_neighbors self.p = p self.X_train = X_train self.y_train = y_train ...
KNN(k-近邻)实现电影主题分类 1. 工作原理 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。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,...
模型参数:算法过程中学习的参数。kNN算法没有模型参数。 寻找最佳超参数的方法: 领域知识 经验数值(sklearn 框架内的kNN算法中,就给出了k = 5的经验值) 实验搜索 实验法搜索kNN中超参数k importnumpyasnpfromsklearnimportdatasets digits=datasets.load_digits()### 载入手写数字数据集X=digits.data ...
K近邻法(k-nearest neighbor KNN)是一种数据驱动(基于实例的算法(Instance-based Algorithms))的分类与回归方法。它属于一种判别模型。 0x1:适用场景 1. 多分类问题场景 在多分类问题中的k近邻法,k近邻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。