wk-NNC算法是对经典knn算法的改进,这种方法是对k个近邻的样本按照他们距离待分类样本的远近给一个权值w: 是第i个近邻的权值,其中1<i<k, 是待测样本距离第i个近邻的距离。 用python实现这个算法比较简单: <span style="font-size:14px;">def wk_knn(inX, dataSet, labels, k): dat
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: 1、每年获得的飞...
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?')...
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将全部的...
Demo:使用kNN算法改进约会网站的配对效果 (1)准备数据:从文本文件中解析数据 文本文件下载地址 https://pan.baidu.com/s/1o8BSXWu deffile2matrix(filename): fr=open(filename) arrayOLines=fr.readlines()#得到文件行数numberOfLines =len(arrayOLines)#创建以0填充的矩阵returnMat = zeros((numberOfLines, 3...
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...
在普通的KNN算法下,当k个最近邻样本进行投票时,存在投票数量相同的样本类别,即MaxValue的长度不为1时程序会报错。根据思路A,可将MaxValue改为MaxValue(1)。下面的算法在这里根据思路B进行改进,具体方法是减小k值递归调用knn函数。 同时为了满足压缩近邻法的需要,处理了当训练集数据不足K个时出现的问题。解决方法是...
Citation-KNN 算法是 Wang 和 Zucker 提出的, 他们考虑 到 由于k 近 邻算 法在 预测 时采 用相 对多 数投 票机制 ,该机制可能会受 正包 中大 量存 在的 伪正 例的 影响 而在 预测 时产 生误 差 ,因 此认 为,为 了将 k 近邻 算法 扩展 用于 解决 多示 例学 习问 题 ,仅 采用最小 Hausd...
浙江精创教育取得改进型KNN算法模型的工商管理专业教学管理方法专利 金融界2024年10月25日消息，国家知识产权局信息显示，浙江精创教育科技有限公司取得一项名为“改进型KNN算法模型的工商管理专业教学管理方法”的专利，授权公告号CN 118154375 B，申请日期为2024年3月。本文源自：金融界 作者：情报员 ...