当样本特征的单位相同、方差差距不大时,此时选择欧式距离是合理的; 当样本特征的单位不同,并且方差差距较大时,选择欧式距离会更加关注方差大的特征而忽视方差较小的特征,所以此时选取马氏距离效果较好。 2.python实现 2.1 KNN函数(不调包) 此处,python实现KNN算法,不使用python包sklearn 使用的是欧式距离,并且各个样...
注:因为是python的初学者,可能很多高级的用法还不会,所以把python代码写的像C还请大家不要吐槽。同时希望大家指出其中的错误和有待提高的地方,大家一起进步才是最棒的。 说明:数据集采自著名UCI数据集库 http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Au...
2.3 基于暴力搜索与KD树的KNN分类 根据暴力搜索和上一节中使用KD树得到k近邻的方法,我们来实现一个KNN分类器: KNN的python实现 importnumpyasnpfromcollectionsimportCounterimportkd_tree# 上一节实现的KD树classKNNClassfier(object):def__init__(self, k, distance='Euclidean',kdtree=True):''' 初始化确定距离...
语言环境:Python 3.7 编译器:Jupyter Lab Pandas:1.3.5 Numpy:1.19.3 Scipy:1.7.3 Matplotlib:3.1.3 项目专栏:【Python实现经典机器学习算法】附代码+原理介绍 一、基于原生Python实现K近邻(KNN) K近邻算法(K-Nearest Neighbor,简称 KNN 算法)是一种基本的机器学习算法,它是一种无参数的、懒惰学习(lazy learning...
手写数字识别模型完整Python代码 import pandas as pd from PIL import Image import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as KNN df_img=pd.DataFrame({ '文件名':['手写3_1.png','手写3_2.png','手写3_3.png','手写4_1.png','手写4_2.png','手写4_3.png'], '对应...
Python实现:KNN分类算法 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...
(1)kNN算法_手写识别实例——基于Python和NumPy函数库 1、kNN算法简介 kNN算法,即K最近邻(k-NearestNeighbor)分类算法,是最简单的机器学习算法之一,算法思想很简单:从训练样本集中选择k个与测试样本“距离”最近的样本,这k个样本中出现频率最高的类别即作为测试样本的类别。下面的简介选自wiki百科:http:///wiki/%E...
KNN算法——python实现 二、Python实现 对于机器学习而已,Python需要额外安装三件宝,分别是Numpy,scipy和Matplotlib。前两者用于数值计算,后者用于画图。安装很简单,直接到各自的官网下载回来安装即可。安装程序会自动搜索我们的python版本和目录,然后安装到python支持的搜索路径下。反正就python和这三个插件都默认安装就没...
Python实现KNN算法和交叉验证 目录 KNN基础知识 实战——使用KNN完成鸢尾花分类预测 交叉验证 实战——手写数字图片数据集的调 参、分类识别 实战——使用网格搜索进行调参 KNN基础知识 KNN(K-Nearest Neighbors)算法原理 “近朱者赤,近墨者黑”——从训练数据集中找出和待预测样本 最接近的K个样本,然后 投票决定...