defknn():K=8data=pd.read_csv(r"Prostate_Cancer.csv")n=len(data)// 3test_set=data[0:n]train_set=data[n:]train_set=np.array(train_set)test_set=np.array(test_set)A=[iforiinrange(0,len(train_set))]B=[iforiinrange(2,
knn.fit(X_train, y_train) predictions = knn.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, predictions) print("Accuracy:", accuracy) 数据集和代码下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1vYNFDqRH41cej_9I7vki6A 提取码:vn5r 参考文献 雷明. 机器学习——原理、算法与应用.清华大学出版社...
KNN算法实现代码如下 class KNNClassify(): def __init__(self,k=5, p=2): self.k = k self.p = p self._X_train = None self._y_train = None def fit(self, X_train, y_train): self._X_train = X_train self._y_train = y_train return self def predict_y(self, X_test): m...
knn_classify? 1. knn_classify(3, features, labels, w) 1. 0 1. 6行代码完成knn算法案例 import numpy as np X_train =np.array([[150, 0], [170, 0], [130, 1], [140, 1]]) y_train = np.array([0, 0, 1, 1]) X_test = np.array([180, 0]) y_test = np.argmax(np.bi...
KNN算法全名为k-Nearest Neighbor,就是K最近邻的意思。 算法描述 KNN是一种分类算法,其基本思想是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 算法过程如下: 1、准备样本数据集(样本中每个数据都已经分好类,并具有分类标签); 2、使用样本数据进行训练; ...
KNN是比较经典的算法,也是是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。 KNN的核心思想很简单:离谁近就是谁。具体解释为如果一个实例在特征空间中的K个最相似(即特征空间中最近邻)的实例中的大多数属于某一个类别,则该实例也属于这个类别。 换个说法可能更好理解,比如一个一定范围的平面随机分布着两种颜色的样本点,在...
KNN(K-Nearest Neighbors)算法是一种基于实例的学习(instance-based learning)的监督学习算法。该算法的基本思想是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 KNN算法中,k是用户手动设定的。更小的k值意味着模型更加“敏感”,而更大的k值...
算法代码实现:main.m 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 clear all;close all;clc;%第一类数据 mu1=[000];%均值S1=[0.300;00.350;000.3];%协方差 data1=mvnrnd(mu1,S1,100);%产生高斯分布数据%%第二类数据 mu2=[1.251.251.25];S2=[0.300;00.350;000.3];data2=mvnrnd(mu2,S2,100);%...
简介:数据挖掘-KNN算法+sklearn代码实现(六) KNN(K-Nearest Neighbor)最邻近分类算法是数据挖掘分类(classification)技术中最简单的算法之一,其指导思想是”近朱者赤,近墨者黑“,即由你的邻居来推断出你的类别。 介绍算法的例子 小河的左侧是有钱人的别墅,右侧是普通的居民, ...