KNN可以用于分类(二分类多分类都可以,且算法不需要作修改),也可以用于回归,用于分类还是回归主要在于算法输出结果的计算方式,分类问题多是通过对待预测样本附近的k个样本对所属类别进行投票,根据投票结果来决定待分类样本的类别,即多数表决法(少数服从多数);回归问题是对待预测样本最近的k个样本的输出进行平均,均值作为待预测样本的
K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。需要注意的是KNN算法是监督学习中的分类算法,看起来和它的兄弟Kmeans算法有点像。KNN算法它的类别都是已知的,通过对已知分类的数据进行训练和学习,找到这些不同类的特征,在对未分类的数据进行分类。而kmeans算法...
(self,k): """初始化kNN分类器""" assert k>=1,"k must be valid" self.k = k self._X_train = None self._y_train = None def fit(self,X_train,y_train): """根据训练数据集 X_train 和 y_train 训练kNN 分类器""" assert X_train.shape[0] == y_train.shape[0], \ "the ...
就是计算这个K个元素中谁的比例大,谁的比例大,新元素就属于那个类别。 3.Python代码案例实现 数据集为100个癌症病人的数据,如图,只做讲解用,所以数据集量比较小。 表中的id为病人的序列号,第二列的M/B为病人评估情况,M为良性,B表示恶性。 整个python代码如下,其他的案例算法模型也大致如此,看懂这个案例模型后,...
8.3 通过 python 实现 8.4 通过 sklearn 实现 9 距离的惩罚 结束语 监督学习算法 本文主要介绍的有监督学习算法是KNN,后续会接着介绍决策树、线性回归等算法。 KNN/K近邻算法 1 算法原理 首先,第一个也是最主要的问题——KNN是如何对样本进行分类的呢?
K-最近邻算法(KNN)简介:KNN是一种基于实例的监督学习算法,用于分类和回归问题。它的核心思想是:如果一个数据点附近的K个最近邻居大多数属于某个类别,那么该数据点很可能属于这个类别。 KNN的工作原理如下: …
KNN(K-Nearest Neighbors)算法是一种简单直观的监督学习算法,通过计算待分类样本与已知类别样本之间的距离,找到最近的K个邻居,并根据这些邻居的多数类别来进行预测。下面我将通过Python代码来详细解析KNN算法的实现过程。 1. 导入必要的库 首先,我们需要导入一些必要的库,包括NumPy用于数值计算,Pandas用于数据处理,Matplot...
trainingDigits与testDigists是关于手写数字识别的txt文件 # -*- coding: utf-8 -*-# @Author : Mathematic# @Time : 2022-1-27 11:30# @Function: KNN Python代码实现(不调用sklearn包)fromnumpyimport*fromosimportlistdir#可以列出给定目录的文件名importoperatorimportmatplotlib.pyplotaspltdefcreatdataset()...
下面是Python实现KNN的代码: 1.导入必要的库 ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score ``` 2.加载数据 ```python iris = load_iris() x = iris.data...
python实现: KNN.py脚本文件 1#!/usr/bin/python2#coding=utf-83###4#kNN: k Nearest Neighbors56#输入: newInput: (1xN)的待分类向量7#dataSet: (NxM)的训练数据集8#labels: 训练数据集的类别标签向量9#k: 近邻数1011#输出: 可能性最大的分类标签12###1314fromnumpyimport*15importoperator1617#创建...