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...
在推荐系统中,KNN算法可以根据用户的兴趣和行为来推荐相关的物品或内容。 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...
y_pred=knc.predict(X_test)#模型评估print('The accuracy of KNN is:',knc.score(X_test,y_test))from sklearn.metricsimportclassification_reportprint(classification_report(y_test,y_pred,target_names=data.target_names)) 代码输出结果如下,Knn 算法对鸢尾花测试数据的分类准确率为 89.474%,其他数据如下...
1#!/usr/bin/python2#coding=utf-83importKNN4fromnumpyimport*5#生成数据集和类别标签6dataSet, labels =KNN.createDataSet()7#定义一个未知类别的数据8testX = array([1.2, 1.0])9k = 310#调用分类函数对未知数据分类11outputLabel = KNN.kNNClassify(testX, dataSet, labels, 3)12print"Your input is:...
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。
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) # ...
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; ...
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 投票决定待预测样本的分类;如果是回归问题,则求出K个样本的平 均值作为待预测样本最 终的预测值 样本距离公式 特征标准化问题 如果样本的多个特征值差别很大,或者样本特征的量纲不一致, 导致样...
(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...
下面引入一个实例,通过python代码具体看下KNN算法的流程。 from numpyimport*importoperator dataSet=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])labels=['A','A','B','B']defclassify0(inX,dataSet,labels,k):#求出样本集的行数,也就是labels标签的数目 ...