defknn():K=8data=pd.read_csv(r"Prostate_Cancer.csv")n=len(data)// 3test_set=data[0:n]train_set=data[n:]train_set=np.array(train_set)test_set=np.array(test_set)A=[iforiinrange(0,len(train_set))]B=[iforiinrange(2,10)]C=[iforiinrange(n)]D=[1]x_train=train_set[A...
KNNTest.py测试文件 1#!/usr/bin/python2#coding=utf-83importKNN4fromnumpyimport*5#生成数据集和类别标签6dataSet, labels =KNN.createDataSet()7#定义一个未知类别的数据8testX = array([1.2, 1.0])9k = 310#调用分类函数对未知数据分类11outputLabel = KNN.kNNClassify(testX, dataSet, labels, 3)12pr...
因为代码归一化和交叉验证比较好理解,这里就不手写实现了,后面直接用sklean包实现。 #为了帮助理解,先自己把KNN算法封装 #第一步是求距离,第二步是找出k个最近的邻居,第三步是统计个数并分类 class KNN: def __init__(self,k): self.k = k def fit(self,X,Y): #读入学习数据,其他模型在fit这一步会...
鸢尾花KNN算法代码运行结果: 准确率约为96.67%,说明训练模型比较可信。 5.总结 这次的作业总的来说完成度还可以,将鸢尾花数据集放在Python工程中,然后在运用时通过文件名进行直接调用,没有利用库中原本就有的函数,但遗憾的是参考了网上的部分代码,然后进行理解,对KNN算法也有了一定程度的理解,在运行过程中发现运行...
KNN算法,又叫k近邻分类算法。这里主要用到numpyh和matplotlib两个模块。k近邻分类算法是机器学习、数据分析的一种。同时也是监督算法,就是需要数据。就是每个数据都要有对应的含义。但是KNN不会自主学习。numpy是数据分析,机器学习等一个常用的模块。matplotlib作数据可视化。Python中都是列表,没有数据,所以引入numpy,...
KNN算法代码实现 参数说明 class sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,weights=’uniform’,algorithm=’auto’,leaf_size=30,p=2,metric=’minkowski’,metric_params=None,n_jobs=None,**kwargs) 话不多说,开始上代码 KNN例子代码
1. 算法概述 邻近算法,或者说K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一,是著名的模式识别统计学方法,在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一,也是基于实例的学习方法中最基本的,又是最好的文本分类算法之一。
kNN分类算法是一类有监督的学习算法,kNN分类算法首先计算出测试样本点与已知样本点之间的距离,选择距离测试样本点最近的k个已知样本点,根据k个已知样本点的类别,通过“投票法”得到测试样本点的最终分类。 kNN分类算法的优缺点:优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定;缺点:计算复杂度高、空间复杂度高;适用数据...
简介:【万字详解·附代码】机器学习分类算法之K近邻(KNN) 余弦距离(Cosine Distance) 余弦距离又称余弦夹角,在几何中可用来衡量两个向量方向的差异。机器学习中,借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 (1)二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式: ...