一、题目名称 实现knn分类算法 二、题目内容 原生Python实现knn分类算法，并使用鸢尾花数据集进行测试 三、算法分析 knn算法是最简单的机器学习算法之一，通过测量不同特征值之间的距离进行分类。其基本思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最近邻)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。 本次作业主要模拟实现了knn测试数据与训练数据之间的距离求解、排序、最邻近k个...
简单： 一、手动写一个KNN算法解决分类问题from sklearn import datasets from collections import Counter # 为了做投票 from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np# 导入iris数据 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=2003)def euc_dis(instance1, instance2):"""计算两个样本instance1和insta...
1 引言 本文将从算法原理出发，展开介绍KNN算法，并结合机器学习中常用的Iris数据集通过代码实例演示KNN算法用法和实现。 2 算法原理 KNN（kNN，k-NearestNeighbor）算法，或者说K近邻算法，应该算是机器学习中众多分类算法最好理解的一个了。古语有云：物以类聚，人以群分。没错，KNN算法正是这一思想为核心，对数据进行分类。 而所谓K近邻，意思是对于每一个待分类样本，都可以以与其最近的K个样本点的多数分类来来进行划分。举个...
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
1、底层算法 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt#先随机设置十个样本点表示十杯酒 rowdata = {'颜色深度':[14.23,13.2,13.16,14.37,13.24,12.07,12.43,11.79,12.37,12.04],'酒精浓度':[5.64,4.38,5.68,4.80,4.32,2.76,3.94,3. ,2.12,2.6 ],'品种':[0,0,0,0,0,1,1,1,1,1]} # 0代表黑皮诺 ， 1代表赤霞珠 wine_data = pd.DataFrame(rowdata) wine_dataX = np.array(wine_data.iloc[:,0:2]) X ...
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as pltdata = pd.read_excel(jiemo.xls) # 导入当前文件夹下的58.csv数据文件 df=pd.DataFrame(data)df1=df.dropna() df1[平方]=df1[平方].str.replace("㎡","") df1[价格/每平方米]=df1[价格]/df1[平方].astype(int) d1=df1[地址] category = pd.Categorical(d1) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() le.fit(category) d1=le....
一、kNN算法介绍 首先先介绍下kNN算法，有这么一个场景给定了肿瘤块的大小和时间的一组数据，其中每一组数据对应一个结果数据，即恶性还是良性。这么一组数据：?raw_data_x=[[3.39,2.33],? ? #特征 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [3.11,1.78], ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [1.34,3.37], ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [3.58,4.68], ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?[2.28,2.87], ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [7.42,4.7], ? ? ? ? ? ? ? ...
https://www.toutiao.com/a6698919092876739079/ Python 手写机器学习最简单的 kNN 算法 苏克1900 Python爬虫与数据挖掘本文 3000 字，预计阅读时间 10 分钟，建议收藏 摘要：从零开始学习机器学习最简单的 kNN 算法。 今天开始，我打算写写机器学习教程。说实话，相比爬虫，掌握机器学习更实用竞争力也更强些。 目前网上大多这类教程对新手都不友好，要么直接调用 Sklearn 包，要么满篇抽象枯燥的算法公式文字，看这些教程你很难...
# coding=utf-8from sklearn.datasets import load_iris, fetch_20newsgroups, load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import classificatio...
KNN算法 K-近邻算法原理 K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法，见名思意。 我们的目的是要预测某个学生在数学课上的成绩。。。 先来说明几个基本概念：图中每个点代表一个样本（在这里是指一个学生），横纵坐标代表了特征（到课率，作业质量），不同的形状代表了类别（即：红色代表A（优秀），绿色代表D（不及格））。 我们现在看（10，20）这个点，它就代表着：在数学课上，某个学生到课率是10%，交作业质量是20分，最终导致...
import numpy as np from sklearn import datasets# 载入数据包??In?[2]:?? ? ? ?digits = datasets.load_digits()#读取数据 X = digits.data#定义X y = digits.target#定义y??In?[3]:?? ? ? ?from sklearn.model_selection import train_test_split #载入数据切分工具??In?[4]:?? ? ? ?X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size = 0.2)#数据切分???Signature: train_test_split(arrays, *options) Docs...
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。判断邻居就是用向量距离大小来刻画。 ? ? ? ? ?kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个...
一：首先定义一个类，定义构造函数，对训练集进行赋值，fit和predict过程。#自己手写KNN算法进行封装import numpy as np from math import sqrt from collections import Counterclass KNN_classifier:#构造函数，指定keydef __init__(self,k):self.k = kself._X_train = Noneself._Y_train = None#赋值def fit(self,x_train,y_train):self._X_train = x_trainself._Y_train = y_trainreturn self#predictdef predict(self,x):asse...
定义 kNN == k-NearestNeighbor k个最近的邻居 核心思想——如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。 最大特点——kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。 适用情况——类域的交叉或重叠较多的待分样本集 例子 已知条件如下 一、聪明人用蓝色方块 表示 二、笨人用红色三角形 表示 三、有个村庄，里面只有两种人：聪明人&&笨人，凭据是...
KNN分类CIFAR-10，并且做Cross Validation，CIDAR-10数据库数据如下：knn.py : 主要的试验流程 from cs231n.data_utils import load_CIFAR10 from cs231n.classifiers import KNearestNeighbor import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # set plt params plt.rcParams[figure.figsize] = (10.0, 8.0) # set default size of plots plt.rcParams[image.interpolation] = nearest plt.rcParams[im...