knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)# 在训练集上训练模型 knn.fit(X_train,y_train)# 在测试集上进行预测 y_pred=knn.predict(X_test)# 计算准确率 accuracy=metrics.accuracy_score(y_test,y_pred)print(f'准确率:{accuracy}') 应用场景 6. 应用场景 K近邻算法广泛应用于图像识别、手写字体识别、推...
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...
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。简单的说就是让最...
K-近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)算法是一种常用的分类和回归方法。KNN算法的核心思想是找出测试数据在特征空间中的K个最近邻居,并根据这些邻居的信息来预测测试数据的标签或值。KNN算法中一个重要的概念是距离度量,它用于计算特征空间中点之间的距离。Scikit-learn的KNN实现支持多种距离度量,其中最常用的是“欧几里得...
三、K近邻算法实战案例——手写数字识别模型我们分三步讲解该模型:1)手写数字:为了简便,我们写3个“3”和3个“4”,截图并保存,作为训练模型用,再写一个“4”,作为测试用2)图片数字化:对图片进行灰度处理,并数字化;3)批量图片数字化4)搭建KNN模型,预测手写数字。训练模型的数据量只有6个,数据量比较小,不会...
1、KNN介绍 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法。 机器学习,算法本身不是最难的,最难的是: 1、数学建模:把业务中的特性抽象成向量的过程; 2、选取适合模型的数据样本。 这两个事都不是简单的事。算法反而是比较简单的事。
4.1 kNN算法 4.2 k近邻法的实现—kd树 3.2.1 kd树的构造 4.2.2 搜索kd树 5、总结 1、概述 K近邻法(KNN)是一种基本的分类与回归方法。分类时,对于新的实例,根据与它最接近的k个训练实例的类别,通过多数表决等方式,进行预测。对于给定的训练集,当k值,距离度量和分类决策规则(统称三要素)确定后,基于k近邻法的...
KNN(k- Nearest Neighbor,简称为KNN)法即k最邻近法,最初由 Cover和Hart于1968年提出,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一,它的适用面很广,并且在样本量足够大的情况下准确度很高,多年来得到了很多的关注和研究。k最近邻(KNN)算法是一种简单而有效的监督学习算法,用于分类和回归问题。该算...
一、算法简述 二、运行原理 2.1、算法核心思想 2.2、距离计算 2.3、K值选择 三、算法实现 3.1、Sklearn KNN参数概述 3.2、 KNN代码实例 四、算法特点 五、算法优缺点 六、KNN 和 K-means比较 一、算法简述 KNN 可以说是最简单的分类算法之一,同时,它也是最常用的分类算法之一。注意:KNN 算法是有监督学习中的...