import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierdef build_data(dir_name):"""构建数据:param dir_name: 指定传入文件夹名称:return: 构建好的数据"""# 获取文件名列表file_name_list = os.listdir(dir_name + "/")print("获取到的文件名列表：\n", file_name_list)# 进行读取文件data = np.zeros(shape=(len(file_name_list), 1025))# 循...
1import pandas as pd2import numpy as np3 4 5def build_data():6""" 7 加载数据8 :return:9"""10# 1、加载数据11 data = pd.read_excel("./电影分类数据.xlsx") 1213return data 141516def distance(v1, v2): 17"""18 计算距离 19 :param v1:点1 20 :param v2: 点2 21 :return: 距离dist 22"""23# 法124# v1 是矩阵 将矩阵转化数组，再进行降为1维25# v1 = v1.A[0]26# print(v1)27# sum_ = 028# for i in ...
K近邻算法思想非常简单，总结起来就是根据某种距离度量检测未知数据与已知数据的距离，统计其中距离最近的k个已知数据的类别，以多数投票的形式确定未知数据的类别。 一直想自己实现knn的java实现，但限于自己的编程水平，java刚刚入门，所以就广泛搜索网上以实现的java代码来研习。下面这个简单的knn算法的java实现是在这篇博客中找到的：http://blog.csdn.net/luowen3405/article/details/6278764 下面给出我对代码的注释，如果有...
import numpy as np from math import sqrt from collections import Counterclass KNNClassifier(object):"""docstring for KNNClassifier"""def__init__(self, k):assert k>=1,"k must be valid"self.k = kself._X_train = Noneself._y_train = Nonedef fit(self,X_train,y_train):‘‘‘根据训练数据集X_train和y_train训练KNN分类器‘‘‘self._X_train = X_trainself._y_train = y_trainreturn selfdef predict(self,X_predic...
frame 是Pandas的dataframe对象alpha 图像透明度figsize 英寸为单位的图像大小diagonal 只能在{‘hist‘,‘kde‘}中选一个 hist表示直方图 kde表示核密度估计 这个参数是scatter_matrix的关键参数marker 是标记类型，如圈，点，三角号代码from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split iris_dataset=load_iris() X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris_da...
K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，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。该方法的思路是：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。如：绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被...
一、KNN算法的介绍 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法之一，理论上比较成熟。KNN算法首先将待分类样本表达成和训练样本一致的特征向量；然后根据距离计算待测试样本和每个训练样本的距离，选择距离最小的K个样本作为近邻样本；最后根据K个近邻样本判断待分类样本的类别。KNN算法的正确选取是分类正确的关键因素之一，而近邻样本是通过计算测试样本与每个训练集样本的距离来选定的，故定义合适的...
本文主要记录《Machine Learning In Action》中第二章的内容。书中以两个具体实例来介绍kNN（k nearest neighbors)，分别是：约会对象预测手写数字识别通过“约会对象”功能，基本能够了解到kNN算法的工作原理。“手写数字识别”与“约会对象预测”使用完全一样的算法代码，仅仅是数据集有变化。约会对象预测1 约会对象预测功能需求主人公“张三”喜欢结交新朋友。“系统A”上面注册了很多类似于“张三”的用户，大家都想结交心朋友...
原理：计算当前点（无label，一般为测试集）和其他每个点（有label，一般为训练集）的距离并升序排序，选取k个最小距离的点，根据这k个点对应的类别进行投票，票数最多的类别的即为该点所对应的类别。代码实现（数据集采用的是iris）： 1import numpy as np2from sklearn.datasets import load_iris3from sklearn.model_selection import train_test_split4from sklearn import neighbors5from sklearn.metrics import accuracy_sc...
KNN算法的介绍请参考：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/16955347统计学习方法里面给出了KD Tree的算法介绍,按照书上的进行了实现：# -*- coding: utf-8 -*-from operator import itemgetter from copy import deepcopy import heapqclass Node(object):def__init__(self, dim, label=None, parent = None,split = 0):"""kd树的节点:param dim: 节点的向量:param label: 节点的label:param parent: 父节点:param spli...
首先对数据进行读取与处理 然后实现KNN分类算法 上边是把原始数据集切割为测试集和训练集，然后创建KNN对象进行训练和测试 原文：https://www.cnblogs.com/lxt-/p/11523385.html
软件版本：Hadoop2.6,MyEclipse10.0 , Maven 3.3.2源码下载地址：https://github.com/fansy1990/knn 。1. KNN算法思路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，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。-- 摘自《邻近算法》，百度百科2. KNN算法MR实现：Hadoo...
邻近算法或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。关于K最近邻算法，非常好的一篇文章：KNN算法理解行业应用： 客户流失预测、欺诈侦测等（更适合于稀有事件的分类问题）写在前面的：Python2.7 数据iris: http://pan.baidu.com/s/1bHuQ0A 测试数据集: iris的第1行数据； 训练数据: ir...
KNN算法一、KNN算法介绍KNN算法全称是K Nearest Neighbors ，KNN原理就是当预测一个值属于什么分类，根据它最近的K个分类是什么进行预测它属于什么类别。重点有两个： K 的确定和距离的计算距离的计算：欧式距离K值的计算：通过交叉验证（将样本数据按照一定的比例拆分成训练用的数据和验证用的数据），从中选取一个较小的K值开始，不断增加K的值，然后计算验证集合方差，最终找到一个比较适合的K值二、KNN的优缺点优点：简单易用，...
import numpy as np import operator import os def createDataset():group=np.array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])lables=[‘A‘,‘A‘,‘B‘,‘B‘]return group,lablesdef classify0(inX,dataSet,labels,k):dataSetSize=dataSet.shape[0]diffMat=np.tile(inX,(dataSetSize,1))-dataSetsqDiffMat=diffMat**2sqDistances=sqDiffMat.sum(axis=1)distances=sqDistances**0.5sortDistancesIndex=distances.argsort()classCo...