不过，k 值过大可能会导致模型“过于保守”，最终影响预测结果的准确性，出现预测偏差。距离度量（Distance Metric）：计算不同数据点之间的“距离”，就是 KNN 的核心。常见的度量方式包括 欧几里得距离（Euclidean Distance）和 曼哈顿距离（Manhattan Distance）。你可以把它们想象成测量两个点之间的“直线距离”或“...
idx=np.argsort([euclidean_distance(test_sample,x)forxinX_train])[:self.k]# Extract the labelsoftheKnearest neighboring training samples k_nearest_neighbors=np.array([y_train[i]foriinidx])# Label sampleasthe most commonclasslabely_pred[i]=self._vote(k_nearest_neighbors)returny_pred 其中一...
因为KNN算法的原理很简单，所以我们这里直接使用Python实现，这样也可以对算法有一个更好的理解：def knn_euclidean_distance(X_train, y_train, X_test, k): # List to store the predicted labels for the test set y_pred = [] # Iterate over each point in the test set for i in ran...
1、欧氏距离 Euclidean Distance def euclidean_distance(x1, x2): return math.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2)) euclidean_distance函数计算多维空间中两点(x1和x2)之间的欧氏距离,函数的工作原理如下: 从x1元素中减去x2,得到对应坐标之间的差值。 使用**2运算将差值平方。 使用np.sum()对差的平方求和。 使...
相应的 python 实现: importnumpyasnpfromsklearnimportdatasets# 读取 sklearn 自带的数据集iris=datasets.load_iris()# 读取 iris 数据集x1=iris.data[0]# 第一个样本x2=iris.data[1]# 第二个样本# 计算两个样本之间的距离平方distance=((x1-x2)**2).sum()# 查看结果print('x1:',x1)print('x2:...
欧氏距离(Euclidean Distance):适用于连续变量。计算公式为: 曼哈顿距离(Manhattan Distance):适用于高维空间。计算公式为: 明氏距离(Minkowski Distance):欧氏距离和曼哈顿距离的泛化形式。计算公式为: 其中,当p=2时为欧氏距离,当p=1时为曼哈顿距离。 4. KNN算法的优缺点 优点: 简单易懂,易于实现。 无需显式...
距离:一般用Euclidean distance E(x,y)√∑(xi-yi)2。名字这么高大上,就是初中学的两点间的距离嘛。 还有其他距离的衡量公式,余弦值(cos),相关度(correlation) 曼哈顿距离(manhatann distance)。我觉得针对于KNN算法还是Euclidean distance最好,最直观。
defeuclidean_distance(x1, x2):"""Calculates the l2 distance between two vectors"""distance=0#Squared distance between each coordinateforiinrange(len(x1)): distance+= pow((x1[i] - x2[i]), 2)returnmath.sqrt(distance) 这里使用的是l2距离。
KNN根据某些样本实例与其他实例之间的相似性进行分类。特征相似的实例互相靠近,特征不相似的实例互相远离。因而,可以将两个实例间的距离作为他们的“不相似度”的一种度量标准。KNN模型可以支持两种方法计算实例间距离,他们分别是:Euclidean Distance( 欧氏距离法 ) 和 City-block Distance(城区距离法)。
from mlfromscratch.utils import euclidean_distance class KNN(): """ K Nearest Neighbors classifier. Parameters: --- k: int The number of closest neighbors that will determine the class of the sample that we wish to predict. """ def _...