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
然后执行以下命令 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:...
KNN(K-Nearest Neighbor)介绍 计算距离公式(常用欧氏距离): &nbs... KNN算法 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...
原著中,所有归一化、kNN算法,分类器都是作者自己写的。代码可以用于理解算法原理,用于使用就没有必要,而且代码基于的版本是2.7,难以直接使用。 源代码及其详解可以参考以下链接:机器学习实战—k近邻算法(kNN)02-改进约会网站的配对效果 既然有了优秀的sklearn库可以为我们提供现成的kNN函数,为什么不直接调用它呢?这正...
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...
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...
所以说，在距离定义与投票方式上，传统KNN 算法均有待改进。此外，KNN 算法的分类速度慢，这是由于KNN 算法并没有构造一个分类器，而是将所有训练样本先存储起来，当要进行分类时才进行计算处理。KNN 算法在选取近邻样本时，需要计算测试样本与每个训练集样本的距离。因此就学习而言，KNN 算法比积极学习方法要快，但...
KNN 算法的改进及其在文本分类中的应用的开题报告 一、选题背景 随着互联网快速发展,信息量呈几何倍数增长,数据量不断增加,如何快速有效地处理这些数据成为一项重要的任务。于是,在机器学习领域,很多研究者提出了许多算法来处理这些数据,其中 KNN 算法是最常用的算法之一。 KNN 算法是一种基于实例的学习方法,根据实例...
摘 要：为挖掘数据的非独立同分布关系并解决传统KNN 算法中存在的分类结果不准确的问题，提出一种非独立同分布 下数值型数据的KNN 改进算法。利用Pearson 相关系数公式得出耦合相似度矩阵，通过该耦合相似度矩阵计算样本的类隶 属度，通过ReliefF 算法思想进行特征权重的计算，根据训练样本的类隶属度和特征权重更新类别...
KNN算法及改进论文.doc,漳州师范学院 毕业论文(设计) KNN算法及改进 THE ALGORITHM OF KNN AND IMPROVEMENT 姓名: 程至镖 学号: 090803158 别: 计算机科学与工程系 业:计算机科学与技术 级: 09 指导教师: 周忠眉 2011年4月24日 摘要 数据挖掘是指从数据库中抽取隐