机器学习算法 —— KNN(Python实现) 一、简介 KNN算法,全称为K Nearest Neighbor算法,也叫K临近算法,是一种懒惰学习的有监督分类算法。(懒惰学习是指训练后并不建立确定的模型,而是根据输入的数据与训练集的关系即时进行分类。)KNN算法作为机器学习中较基础的算法,其分类的准确性与变量K的取值有很大关系。 二、...
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import numpy as np def KNN(X,y,XX):#X,y 分别为训练数据集的数据和标签,XX为测试数据 model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10)#默认为5 model.fit(X,y) predicted = model.predict(XX) return predicted SVM from sklearn.svm import SVC def S...
def KNNPredict(current, knownData=knownData, knownTarget=knownTarget, k=3): # current为未知样本,格式为(性别,身高,体重) data = dict(zip(knownData, knownTarget)) # 如果未知样本与某个已知样本精确匹配,直接返回结果 if current in data.keys(): return data[current] # 按性别过滤,只考虑current性...
K 近邻(KNN)是一种基于实例的分类算法,通过计算样本之间的距离来进行分类。 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 初始化 K 近邻模型 knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 训练模型 knn_clf.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = knn_clf.predict(X_test) # 计算准确率 ...
KNN分类模型 K折交叉验证 KNN分类模型 概念: 简单地说,K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类(k-Nearest Neighbor,KNN) 这里的距离用的是欧几里得距离,也就是欧式距离 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split ...
在机器学习的世界里,K-Nearest Neighbors(KNN)算法是一种简单而强大的分类方法。它基于一个直观的想法:相似的数据点往往属于同一类别。本文将通过 Python 的scikit-learn库实现 KNN 分类,以经典的鸢尾花数据集为例,展示从数据加载到模型评估的完整流程。
KNN算法是k-Nearest Neighbor Classification的简称,也就是k近邻分类算法。基本思路是在特征空间中查找k个最相似或者距离最近的样本,然后根据k个最相似的样本对未知样本进行分类。基本步骤为: (1)计算已知样本空间中所有点与未知样本的距离; (2)对所有距离按升序排列; ...
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,那么就认为这个测试样本也属于哪一类。
可以说,Sklearn 调用所有的机器学习算法几乎都是按照这样的套路:把训练数据喂给选择的算法进行 fit 拟合,能计算出一个模型,模型有了就把要预测的数据喂给模型,进行预测 predict,最后输出结果,分类和回归算法都是如此。 值得注意的一点是,kNN 是一个特殊算法,它不需要训练(fit)建立模型,直接拿测试数据在训练集上就...
简介:使用Python和Scikit-learn库来实现一个基本的K-最近邻(KNN)分类器 当涉及到实现人工智能算法时,最常见的方法是使用编程语言和机器学习框架来实现。当使用Python和Scikit-learn库来实现一个基本的K-最近邻(KNN)分类器时,你可以按照以下步骤进行: 1. **导入必要的库**:首先,导入所需的库和模块。