k-近邻算法必须先对数据分类,然后才能预测。不像其他分类算法,是先训练样本。k-近邻学习起来简单易懂。
使用Matplotlib创建散点图,使用之前要确保Matplotlib已安装(确认方法:打开Anaconda prompt,输入命令pip list,然后查看是否有matplotlib) 4)测试算法 5)使用算法 产生简单的命令行程序 代码模块及功能展示 #将测试的文本数据格式转换为分类器接受的格式deffile2matrix(filename): fr =open(filename) arrayOfLines = fr...
首先是第二章 k-近邻算法 (k-Nearest Neighbor 土话就是k个最近的邻居) 简单的说,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,注:本文参考了https://www.cnblogs.com/xiaoyesoso/p/5208079.html的内容,侵删 主要有5个步骤 (1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离 (2)按照距离递增次序排序 ...
#tile()函数将变量内容复制成输入矩阵同样大小的矩阵 normDataSet=dataSet-tile(minVals,(m,1))# 特征值相除 normDataSet=normDataSet/tile(ranges,(m,1))returnnormDataSet,ranges,minVals # 分类器针对约会网站的测试代码 defdatingClassTest():hoRatio=0.10#首先使用file2matrix和autoNorm()函数从文件中读取数据...
此文以一个实际例子:使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果。 在约会网站上使用k-近邻算法: 1、收集数据:提供文本文件 2、准备数据:使用python解析文本文件 3、测试算法:将数据集分为训练数据和测试数据。用训练数据训练分类器,用测试数据集评估分类器。 4、使用算法:输入一些特征数据来判断是否是自己想要的结果。
本经验介绍如何用K-近邻算法来改进约会网站的配对效果。工具/原料 约会网站数据 python,Numpy 方法/步骤 1 1、问题背景 海伦一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选，但她并不喜欢每一个人。经过一番总结，她发现曾交往过三种类型的人： 类型一、 不喜欢的人 类型二、魅力...
参考:Python3《机器学习实战》学习笔记(一):k-近邻算法(史诗级干货长文) 参考:【数学】一只兔子帮你理解 kNN 《机器学习实战》百度网盘链接:pan.baidu.com/s/1dFztQO 密码:hcn1 最终结果错误率4%,看来还是能用的。跟最初的错误率69%相比,嗯嗯嗯嗯嗯嗯 ...
4 定义K近邻算法 importnumpy as npimportoperator"""函数说明:kNN算法,分类器 Parameters: inX - 用于分类的数据(测试集) dataSet - 用于训练的数据(训练集) labes - 分类标签 k - kNN算法参数,选择距离最小的k个点 Returns: sortedClassCount[0][0] - 分类结果"""defclassify0(inX, dataSet, labels, k...
2.2 使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果 Helen交往过三种类型的人: 不喜欢的人 魅力一般的人 极具魅力的人 示例:在约会网站上使用k-近邻算法 (1)收集数据:提供文本文件; datingTestSet2.txt链接https://files.cnblogs.com/files/Lamfai/datingTestSet2.rar ...
在约会网站使用K-近邻算法 准备数据:从文本文件中解析数据 海伦收集约会数据巳经有了一段时间,她把这些数据存放在文本文件(1如1^及抓 比加 中,每 个样本数据占据一行,总共有1000行。海伦的样本主要包含以下3种特征: 每年获得的飞行常客里程数 玩视频游戏所耗时间百分比 ...