接下来对KNN算法的思想总结一下:就是在训练集中数据和标签已知的情况下,输入测试数据,将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较,找到训练集中与之最为相似的前K个数据,则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类,其算法的描述为: 1)计算测试数据与各个训练数据之间的距离; 2)按照距离的...
knn算法流程图 knn算法流程图 作者其他创作 大纲/内容 初始化训练样本集(带标签) k个数据中出现次数最多的分类标签作为无标签数据的分类 开始 结束 取前k个样本数据的分类标签 计算每个无标签数据与样本集之间的欧式距离 距离从小到大进行排序 输入无标签数据(比如3个) 收藏 立即使用 Kmeans算法流程图 收藏 ...
label :训练集标签,类型为 ndarray。 predict 函数用于实现 kNN 算法的预测过程,函数返回预测的标签,其中: feature :测试集数据,类型为 ndarray。(PS:feature中有多条数据) # encoding=utf8 import numpy as np class kNNClassifier(object): def __init__(self, k): ''' 初始化函数 :param k:kNN算法中...
【题目】以下流程图的运行开始结果为(n-1, s-1A.15Nn=5B.3YC.105s-s*nn-n+2D.1输出s结束 答案 【解析】解析:由流程图知,本题主要是循环结构,n的初值为1,s的初值为1,循环的条件为 n=5 .第一次循环,n=1,条件成立,执行 s=s*n=1n=n+2=3;第二次循环,n=3,条件成立,执行s=s*n=3 ,...
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7.阅读如图所示的算法流程图,运行相应的程序,如果输入某个正整数n后,输出的 S∈(10,20) ,则输入的n=开始S←0 h-1输入nS⇌1+2S k-k+1 knNY输出S结束第7题 相关知识点: 试题来源: 解析 7.4解析:当n=1时,S=1;当n=2时, S=1+2*1=3 ;当n=3时, S=1+2*3=7 ;当n=4时, S=1+2*7=...
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明天发布会的流程图及明天要发布的产品汇总 貌似没有手机 #微博宠粉季# http://t.cn/RxkcmHf