《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...
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]]...
K-近邻算法API sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) n_neighbors:int,可选(默认= 5),k_neighbors查询默认使用的邻居数 最简单的代码: #导入模块 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #构造数据集 x = [[0], [1], [2], [3]] y = [0, 0, 1, 1] #模型训练 # ...
sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) # 返回k个最近邻中出现频率最多的类别,作为当前数据的类别返回 return sortedClassCount[0][0] # 测试数据:测试算法准确率 def datingClassTest(): # 从样本集中选取测试集的比例 hoRatio = 0.10 # 准备数据 datingDat...
1、k近邻算法是学习机器学习算法最为经典和简单的算法,它是机器学习算法入门最好的算法之一,可以非常好并且快速地理解机器学习的算法的框架与应用。它是一种经典简单的分类算法,当然也可以用来解决回归问题。 2、kNN机器学习算法具有以下的特点: (1)思想极度简单 ...
2、k近邻算法理论 (1)算法描述 《统计学习方法》 根据上面算法,可以看出k邻近主要的三个问题:一是度量距离的计算;二是计算出距离排序后选择k个点,这个k值要如何确定;三是在选出k个点后如何进行分类决策。 (2)距离度量 通过上面已经知道了,需要计算未知样本与各个训练样本的距离(距离实际上是反应两个实例点的相...
K-NN(k近邻算法) 另一种方法是考虑一个邻域,它不是用到点的距离来定义的,而是用我们得到的n观测值来定义k邻域(也就是k近邻算法)。 接下来,我们自己编写函数来实现K-NN(k近邻算法): 困难的是我们需要一个有效的距离。 如果每个分量的单位都非常不同,那么使用欧几里德距离将毫无意义。所以,我们考虑马氏距离 ...
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。
知道K-近邻算法的优缺点 知道交叉验证实现过程 知道超参数搜索过程 应用GridSearchCV实现算法参数的调优 1.1 K-近邻算法简介 1 什么是K-近邻算法 根据你的“邻居”来推断出你的类别 1.1 K-近邻算法(KNN)概念 K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法,这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法, 总体来说KNN算法是相对...