KNN算法是寻找最近的K个数据,以此推测新数据的分类算法。 所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法。 数据样本 算法原理 通用步骤 计算距离(常用有欧几里得距离、马氏距离) 升序排序 取前K个 加权平均 K的选取...
y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.25)#【5】特征工程(标准化)(暂时跳过)#【6】执行Knn算法knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)#【7】fit(处理),执行算法(到此模型已训练完成)knn.fit(x_train,y_train)#【8】预测结果predict(输入测试集进行预测)y_predict=knn.predict(x_test)print('预测...
KNN(K-Nearest Neighbor,k近邻)算法是一种基本的分类与回归方法,它的基本思想是:在特征空间中,如果一个样本的k个最近邻居大多数属于某一类别,则该样本也属于这一类别。 在KNN算法中,首先需要度量样本之间的距离,通常采用欧氏距离或曼哈顿距离。然后,选择一个合适的k值(一般通过交叉验证选取),对于每个待分类的测试样...
knn = KNeighborsRegressor() #将自变量和因变量放入模型训练,并用测试数据测试 knn.fit(norm_train_df[cols], norm_train_df['price']) two_features_predictions = knn.predict(norm_test_df[cols]) #计算预测值与实际值的均方根误差 two_features_mse = mean_squared_error(norm_test_df['price'], tw...
KNN属于一种监督学习的分类算法,用于训练的数据集是完全正确且已分好类的。 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)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。KNN算法的指导思想是“近朱者赤,近墨者黑”,由邻居来推断出类别。
KNN算法:近朱者赤近墨者黑 一个例子:KNN原理 又一个例子:使用KNN预测鸢尾花类型 1、数据加载 2、加载训练数据与测试数据 3、使用sklearn的KNN进行预测 4、检查一下预测的正确率 一个例子:KNN原理 设想一个场景 在一个小镇上有两个小区,一个是高档小区,另一个是贫民区,两个小区中间有一条河流。
KNN算法实例 对于已经存在分类的数据，⽤KNN算法预测新数据的分类 #coding=utf-8 #导⼊相应的模块包 from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np #创建...
kNN分类算法实例1:用kNN改进约会网 实战内容 海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选,但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结,她发现自己交往过的人可以进行如下分类: 代码语言:javascript 复制 不喜欢的人 魅力一般的人...
2.1 自己手写代码实现算法模型 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): ...