在python命令行下输入下图所示。 至此,我们就完成了kNN在约会网站配对率改善的应用。 本文中使用的数据集以及完整的python实现代码请点解百度云链接:http://pan.baidu.com/s/1boPnSBH
KNN全称K-Nearest Neighbor,即k近邻,是最简单的机器学习算法之一。它是一种基于实例的有监督学习算法,本身不需要进行训练,不会得到一个概括数据特征的模型,只需要选择合适的参数K就可以进行应用,每次使用KNN进行预测时,所有的训练数据都会参与计算。 二、算法描述 基本步骤: 计算待测数据点与所有训练数据的距离; 距离...
然后执行以下命令 import kNN >>> group,labels=kNN.createDataSet() >>> kNN.classify0([1.1,1.2],group,labels,3) 'A' >>> kNN.classify0([0.1,0.2],group,labels,3) 'B' >>> 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 用kNN改进约会网站配对效果 首先要从文本文件中解析数据,文本文件中统计了以下3中特征:...
knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=15)knn.fit(data_train_minmax,label_train)score=knn.score(X=data_test_minmax,y=label_test,sample_weight=None)print(score)#completion defclassifyperson():#此为手动输入参数预测结果需要的函数 percentage=float(input('percentage of time spent playing video games?')...
kNN算法因其提出时间较早,随着其他技术的不断更新和完善,kNN算法的诸多不足之处也逐渐显露,因此许多kNN算法的改进算法也应运而生。 针对以上算法的不足,算法的改进方向主要分成了分类效率和分类效果两方面。 分类效率:事先对样本属性进行约简,删除对分类结果影响较小的属性,快速的得出待分类样本的类别。该算法比较...
kNN实战之改进约会网站配对效果 引言 简单的说,KNN算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。工作原理:存在一个样本数据集,即训练数据集,并且样本集中每个样本数据都存在标签,即我们知道样本数据集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然...
(datingDataMat) m = normMat.shape[0]#总样本数 numTestVecs = int(m*hoRatio) errorCount = 0.0 for i in range(numTestVecs): classifierResult=knnClassify(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels,3) print("预测的结果是%d 真正的答案是%d"%(classifierResult,datingLabels[i])) ...
一.背景简要说明 利用KNN想做的就是训练出一个分类器,能根据对方的一些特征判断他(她)对你的吸引程度,是不喜欢,还是一般喜欢,还是很喜欢。以此改进约会配对效果。 二.模块代码及注释 三.详细解读 新增了4个函数或方法,分别是文本文件解析函数file2matrix,特征变量归
KNN算法 基本算法 1、KNN算法概述 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 2、KNN算法介绍 最简单最初级的分类器是...
针对KNNFP算法存在的问题,本文提出一种基于特征加权的KNNFP改进算法WKNNFP(Weights KNNFP)。该算法考虑各维特征对模式分类贡献的不同,给不同的特征赋予不同的权值,提高重要特征的作用,从而提高了算法的分类精度。对不同实际数据进行测试均显示出改进算法的优良性能。由于故障诊断是基于某种属性对系统状态特征进行分类归...