from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import numpy as np # 构建KNN模型, K值为3、 并做训练 clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) clf.fit(X_train, y_train) correct = np.count_nonzero((clf.predict(X_test)
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html#sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.kneighbors
KNN(K Nearest Neighbor)即K最邻近,是有监督学习中较为通俗易懂的分类算法。KNN的核心思想很简单,即近朱者赤、近墨者黑,通过K个最近的实例投票决定新实例的类别,它不同于贝叶斯、决策树等算法,KNN不需要训练,在类边界比较整齐的情况下分类的准确率很高。
class KNNClassifier: def __init__(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] =...
python knn KNeighborsClassifier 最近邻算法选项用法示例详解 sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier 概述 参数 属性 方法 示例 方法 fit(X, y) get_metadata_routing() get_params([deep]) kneighbors([X, n_neighbors, return_distance]) kneighbors_graph([X, n_neighbors, mode]) predict(X) predict_prob...
④ 在sklearn中使用KNN算法，首先要导入相应的库。对于分类任务，通常导入KNeighborsClassifier ，对于回归任务则导入KNeighborsRegressor 。比如要进行一个简单的鸢尾花分类任务，先导入数据集和KNeighborsClassifier ：from sklearn.datasets import load_iris ；from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 。然后...
我们先考虑学习以下形式的离散目标函数。其中V是有限集合{v1,…,vs}。下表给出了逼近离散目标函数的k-近邻算法。 正如下表中所指出的,这个算法的返回值f′(xq)为对f(xq)的估计,它就是距离xq最近的k个训练样例中最普遍的f值。 如果我们选择k=1,那么“1-近邻算法”就把f(xi)赋给(xq),其中xi是最靠近xq...
KNN算法流程图描述了K近邻算法的完整执行过程，这是一种非参数化的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。算法核心基于邻近样本的相似性进行预测，不涉及复杂的模型训练阶段，直接利用整个训练数据集。流程起始于数据输入阶段，训练数据集必须包含特征向量和对应的标签，测试数据集则仅包含特征向量。数据预处理是推荐步骤...
The performance of the proposed classifier is compared to the well-known ensemble classifier, which is a Bagging classifier. The results of the statistical tests prove that the proposed ensemble model may be effectively applied to the high-dimensional datasets, especially microarrays....
Train a 5-nearest neighbor classifier. Standardize the noncategorical predictor data. Get Mdl = fitcknn(X,Y,NumNeighbors=5,Standardize=true) Mdl = ClassificationKNN ResponseName: 'Y' CategoricalPredictors: [] ClassNames: {'setosa' 'versicolor' 'virginica'} ScoreTransform: 'none' NumObservations...