使用R得到KNN分类器的决策边界 KNN分类器(K-nearest neighbors classifier)是一种常见的机器学习算法,用于对数据进行分类。它基于近邻的概念,即将未知样本的类别标签与最接近它的已知样本的类别标签进行比较,通过多数表决的方式确定未知样本的类别。 决策边界(Decision boundary)是KNN分类器将不同类别的样本分隔开的边界。
# plt.xlim() 显示的是x轴的作图范围,同时plt.ylim() 显示的是y轴的作图范围,而 plt.xticks() 表达的是x轴的刻度内容的范围 plt.title("3-Class classification (k = %i)"% k) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. ...
. discrim knn income_std-population_std in 1/7000, k(15) group(rich) . dis (3089+3216)/7000 //训练数据本身的预测精确度是0.9007 第三步,基于剩余的3000个测试数据集,预测街区是富人区还是普通区。 . predict rich_hat in 7001/10000, classification //基于3000个测试数据预测(7000 missing values g...
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...
#caret包(Classification And REgression Training)是一个在R语言中广泛使用的包, #主要用于简化机器学习的工作流程。 #该包提供了统一的接口,整合了多种机器学习算法, #并支持数据预处理、特征选择、模型训练和评估等功能。 #caret包因其功能丰富、易于使用而备受推崇, #特别适合数据科学家和研究人员进行高效的机器...
Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法。KNN是一种分类(classification)算法,它输入基于实例的学习(instance-based learning),属于懒惰学习(lazy learning)即KNN没有显式的学习过程,也就是说没有训练阶段,数据集事先已有了分类和特征值,待收到新样本后直接进行处理。与急切学习(eager learning)相对应。
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))]
print(classification_report(Y_test, y_pred)) label = knn.predict([, ]) # 这里应该有个具体的测试点数组,而不是单个点 # 其他代码省略 ``` 这段代码的目的是读取一个文本文件中的数据,使用KNN算法进行分类,并输出分类结果和评估指标。代码中存在一些潜在的问题,比如散点图标记的符号('o' 和 'd')不...
kNN is arguably the simplest machine learning algorithm. In spite of its simplicity, kNN can provide surprisingly good classification performance, and its simplicity makes it easy to interpret.KNN算法思想解释 K最近邻算法是一种分类算法，算法思想是在数据集中找到与样本最相似的K个样本，如果这K个样本中...
knn classificationLaurent Gatto