k-近邻（knn）算法的简介和实现 一、k近邻算法的概述二、用python实现k近邻算法1.算法实现2.封装函数 三、k近邻算法案例应用四、总结 最近小阿奇在学习机器学习算法，所以决定把相关原理和代码整理出来和小伙伴们一起分享一、k近邻算法的概述 k-近邻算法（k-Nearest Neighbour algorithm），又称为KNN算法。KNN的工作原理：给定一个已知标签类别的训练数据集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最邻近的k个实例...
上次介绍了KNN的基本原理，以及KNN的几个窍门，这次就来用sklearn实践一下KNN算法。 一.Skelarn KNN参数概述 要使用sklearnKNN算法进行分类，我们需要先了解sklearnKNN算法的一些基本参数，那么这节就先介绍这些内容吧。 def KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5,weights = 'uniform',algorithm = '',leaf_size = '30',p = 2,metric = 'minkowski',metric_params = None,n_jobs = None)- n_neighbors: 这个值就是指KNN中的"K"了，...
近邻算法(KNN)属于有监督学习的聚类算法，他可以通过测量不同特征值之间的距离进行分类，一个样本在特征空间中的k个最相似的样本大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，算法中所选择的邻居都是正确分类的对象。KNN算法测距离依旧使用的是欧式距离。算法描述：计算测试数据与各个训练数据之间的距离；按照距离的递增关系进行排序；选取距离最小的K个点；确定前K个点所在的类别的出现频率；返回前K个点出现频率最高的类别作...
每个样本都可以用它最接近的K个邻值来代表 将数据集合中每一个记录进行分类的方法 定义一个X=data，把最有可能影响因素抽取 总体来说，KNN分类算法包括以下4个步骤：[4]①准备数据，对数据进行预处理[4] 。②计算测试样本点（也就是待分类点）到其他每个样本点的距离[4] 。③对每个距离进行排序，然后选择出距离最小的K个点[4] 。④对K个点所属的类别进行比较，根据少数服从多数的原则，将测试样本点归入在K个点中占比最高的那一类...
1.K近邻算法基础实例 1 import numpy as np2 import matplotlib.pyplot as plt3 4 raw_data_X=[[3.9,2.3],5 [3.1,1.7],6 [1.3,3.3],7 [3.5,4.6],8 [2.2,2.8],9 [7.4,4.6], 10 [5.7,3.5], 11 [9.1,2.5], 12 [7.7,3.4], 13 [7.9,0.7]] 14 raw_data_y=[0,0,0,0,0,1,1,1,1,1] 15 16 X_train=np.array(raw_data_X) 17 y...
KNN算法是比较简单的基于欧氏距离的有监督分类算法； 大致思路： 对于多维多特征数据，数据的分布呈现一定的规律，所以通过计算待分类样本距离数据集的各个欧氏距离，距离最短的数据中点的类别，就有可能是该待分类样本的类别。 类似于聚类，其中K邻近中K的含义为欧氏距离最小的k个样本，通过统计k中哪个类别个数最多，则说明该类别最有可能是待分类样本的类别； 样例参考代码：def classify(inx,dataset,labels,k):#输入：inx...
KNN算法为按距离进行分类的，对于已知的分类，根据欧式距离，最靠近那个分类就被预测为那个分类。 本文只是简单展示一下实现代码，具体的特征和分类，还得自己根据实际场景去调整。 在开始之前注意看看导入的包是否都存在，如不存在的化，请先安装相应的包# -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighbor...
1.KNN算法作为分类的算法，也被成为k近邻算法。 2.KNN算法的核心思想是新增一个样本在特征空间中，k个最近的样本大多数是 一类的，那么这个样本也属于这一类。这里我们利用欧拉公式计算样本间的距离。import mathimport numpy as npfrom sklearn import datasets import matplotlib.pyplot as pltraw_data_X = [[3.393533211, 2.331273381],[3.110073483, 1.781539638],[1.343808831, 3.368360954],[3.582294042, 4.6...
KNN算法介绍 KNN算法(K-NearestNeighor Algorithm) 是一种最简单的分类算法。 算法核心： 假设在一个二维坐标平面中已经有了\(n\)个点，每个点的颜色已知，现在给定查询点\(p\)的坐标\((x,y)\)，判断\(p\)的颜色。 对于已知的\(n\)个点，计算每个点和点\(p\)的欧几里得距离： \[dis_i=\sqrt{(x_i-x)^2+(y_i-y)^2}\] 按照\(dis\)从小到大排序，选择距离最近的前\(k\)个点，在这前k个点中统计颜色出现次数最多的点，则点\(p\)的颜色就...
机器学习实战学习笔记(二)-KNN算法(2)-KNN算法改进约会网站的配对效果 情景概要 某个妹子交往过三种类型的人:不喜欢的人 魅力一般的人. 极具魅力的人这个妹子想要知道自己到底喜欢哪一类男人，于是提供了她收集的约会数据(1000行,吐槽一波，手动狗头)，并希望能创建一种分类机制来帮她完成这件事情。 数据表格如下:实际数据集是这样的: datingTestSet.txtdatingTestSet2.txt导入数据 # 判断分类 def isWhichClass(className):if cl...
KNN（K-Nearest Neighbor） K 近邻算法，K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。KNN算法用于监督学习分类模型，预测结果是离散的机器学习算法。KNN算法原理：1、计算每个测试数据与每个训练数据的距离（相识度）；2、按照距离升序，对训练集数据进行排序；3、获取距离最近的k个邻居，获取这k个邻居中的众数（取其中一个就行）；4、测试样本的预测结果就取众数的目标值。KNN算法Python：手...
kNN kNN算法的原理很简单，就是将新数据的特征与样本集中相应的特征进行比较，然后提取将样本集中特征最相似的数据的分类标签作为新数据的标签，一般的，只选取数据集中前k个最相似的元素，因此该算法被称为kNN，通常k取不大于20的整数。 下面看书上给出的实例： from numpy import * import operator def createdataset(): group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels=[a,a,b,b] return gr...
引言:为什么学习这个呢? 这个算是机器学习,最入门的一点东东 这里介绍两种方法: 1.直接调用第三方库进行识别,缺点:存在部分图片无法识别 2.使用knn算法进行对图片的处理,以及运算进行识别 声明:本文均在pycharm上进行编辑操作,并本文所写代码均是python3进行编写,如果不能正常运行本文内的代码,请自己调试环境 另本文所识别的验证码类型为如下图片:先介绍第一种比较简单的操作: 1.环境准备: 安装如下第三方库 from selenium impo...
问题一：read_csv()读取文件，运行提示文件不存在 代码：import pandas as pd data=pd.read_csv(D:\MachineLearning\study\vehicle.csv) 运行报错：FileNotFoundError: [Errno 2] File bD:\\MachineLearning\\study\x0behicle.csv does not exist: bD:\\MachineLearning\\study\x0behicle.csv 分析：1 不能使用中文的路径名和文件名 2 路径用 "\\"标记不是用\或者/, 修改后代码：data=pd.read_csv(D:/MachineLearning/s...
import numpy as np import matplotlib .pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 加载数据 img_arr = plt.imread('./data/8/8_88.bmp') plt.imshow(img_arr) <matplotlib.image.AxesImage at 0x1786b073780>img_arr.shape # 图片的像素为28*28，对应的numpy数组是二维 (28, 28) # 提取样本数据 feature = [] target = [] for i in range(10): # i表示的文件夹的名称for j in r...