traindata= np.loadtxt("knn_traindata0.csv", delimiter=",")#输入值feature =traindata[:, 0]#结果值label = traindata[:, -1]#预测点,来自测试数据集的每一条记录testdata = np.loadtxt("knn_testdata0.csv", delimiter=",")forkinrange(1, 100): count=0foritemintestdata: predict=knn(k,...
defknn():K=8data=pd.read_csv(r"Prostate_Cancer.csv")n=len(data)// 3test_set=data[0:n]train_set=data[n:]train_set=np.array(train_set)test_set=np.array(test_set)A=[iforiinrange(0,len(train_set))]B=[iforiinrange(2,10)]C=[iforiinrange(n)]D=[1]x_train=train_set[A...
对于回归任务,根据k个最近邻的标签或值进行平均计算,将计算结果作为测试样本的预测值。 KNN算法的关键是选择合适的k值和距离度量方法。k值的选择会影响算法的性能,较小的k值可能会导致过拟合,较大的k值可能会导致欠拟合。距离度量方法的选择应根据具体问题和数据特点进行合理选择。 KNN算法的优点包括简单易懂、易于实现...
step5:把这K个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类 2.KNN的实现-手写数字识别 MNIST数据集由60000个训练样本和10000个测试样本组成,每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。 KNN算法实现代码如下。 def my_knn_classify(img, train_imgs, train_labels, k): img = np.tile(img.reshape(1, ...
2,KNN算法实现步骤:即“找邻居 + 投票决定” (1)计算测试对象到训练集中每个对象的距离(通常用欧式距离) (2)按照距离的远近排序 (3)选取与当前测试对象最近的k的训练对象,作为该测试对象的邻居 (4)统计这k个邻居的类别频率 (6)k个邻居里频率最高的类别,即为测试对象的类别 ...
三、K近邻算法实战案例——手写数字识别模型我们分三步讲解该模型:1)手写数字:为了简便,我们写3个“3”和3个“4”,截图并保存,作为训练模型用,再写一个“4”,作为测试用2)图片数字化:对图片进行灰度处理,并数字化;3)批量图片数字化4)搭建KNN模型,预测手写数字。训练模型的数据量只有6个,数据量比较小,不会...
KNN中文里叫K近邻,全称是K-Nearest Neighbor,用来选出某个样本点k个最近的样本。作为机器学习一种入门级算法,KNN的NN虽然和计量经济学中PSM模型中的NN近邻匹配字面意思一样,但两者的算法原理却有着本质区别。 PSM:NN近邻匹配的依据是样本进入“干预组”的概率或得分(propensity score),通常用logit/Probit函数求出。
1、KNN分类算法 KNN分类算法(K-Nearest-Neighbors Classification),又叫K近邻算法,是一个概念极其简单,而分类效果又很优秀的分类算法。 他的核心思想就是,要确定测试样本属于哪一类,就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本,然后看这K个样本大部分属于哪一类,那么就认为这个测试样本也属于哪一类。