KNN.fit(iris_train_X, iris_train_Y) #将结果应用于测试集中 predict = KNN.predict(iris_test_X) print(predict) #计算模型的正确率 print(KNN.score(iris_test_X, iris_test_Y)) #正确率为100% KNN算法的参数选择 2.2.4 本例总结 本例中最重要的就是KNN中参数的选择: algorithm=auto;weights=unifo...
简单直观:KNN算法思想简单,易于理解和实现。 无需显式训练:KNN算法没有显式的训练过程,可以直接使用训练数据进行预测。 适合多分类问题:KNN算法可以处理多分类问题,且对于未知类别样本也能做出预测。 对异常值不敏感:由于KNN算法是基于局部信息的,因此对训练数据中的异常值或噪声点不敏感。 KNN缺点: 计算量大:当训...
# KNN算法思路: #---# #step1:读入数据,存储为链表 #step2:数据预处理,包括缺失值处理、归一化等 #step3:设置K值 #step4:计算待测样本与所有样本的距离(二值、序数、连续) #step5:投票决定待测样本的类别 #step6:利用测试集测试正确率 #---# 注:因为是python的初学者,可能很多高级的用法还不会,所以...
KNN示意图如下所示。 上图中要确定测试样本绿色属于蓝色还是红色。 显然,当K=3时,将以1:2的投票结果分类于红色;而K=5时,将以3:2的投票结果分类于蓝色。 KNN算法简单有效,但没有优化的暴力法效率容易达到瓶颈。如样本个数为N,特征维度为D的时候,该算法时间复杂度呈O(DN)增长。 所以通常KNN的实现会把训练...
首先,我们新建一个kNN.py脚本文件,文件里面包含两个函数,一个用来生成小数据库,一个实现kNN分类算法。代码如下: ### # kNN: k Nearest Neighbors # Input: newInput: vector to compare to existing dataset (1xN) # dataSet: size m data set of known vectors (NxM) # ...
一、原理 1. 概述 K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种有监督的学习算法,也是机器学习中最简单、且不那么依靠各类假设的算法(基本上所有算法都会有假设的前提条件,在数据分布符合算法的假设条件时,其效果往往会更好)。 1.1 核心思想 物以类聚,人以群分。俗话说
KNN是一种监督学习算法,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判(投票法)或者回归。若K=1,新数据被简单分配给其近邻的类。 KNN算法实现过程 (1)选择一种距离计算方式, 通过数据所有的特征计算新数据与已知类别数据集中的数据点的距离; ...
(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算法是一种在线技术,新数据可以直接加入数据集,而不必重新训练数据 knn理论简单,容易实现 简单好用,容易理解,精度高,理论成熟,既可以用来做分类也可以用来做回归 可用于数值型数据和离散型数据 训练时间复杂度为O(n);无数据输入假定 对异常值不敏感