一、实验名称:使用Scikit-learn中的K近邻算法进行分类 1、实验目的: 学习使用Scikit-learn中的k最近邻算法进行分类 2、实验内容: 给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居),这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。 3、...
请使用scikit-learn库和K近邻分类器完成Wine数据集的分类,训练比例自定。(数据下载:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine) 二、题目分析 这道题目就是获取数据然后分类的过程。首先在网站上下载好数据。然后回到Pycharm导入实验所需要的sklearn包,分别导入数据模块、切分训练集、测试集模块等。然后通过datas...
a1引言 [translate] a摘要:为了提高分类器的精度和速度,本文对分类器的结构进行了改进,提出了一种基于贝叶斯和k-近邻组合分类器的模型,该分类方法结合了贝叶斯方法分类速度较快和k-近邻方法分类准确率较高的优点。实验结果表明,该方法在保证分类速度的前提下,有效地提高了分类准确率。 [translate] ...