以下是为您整理出来关于【knn算法】合集内容，如果觉得还不错，请帮忙转发推荐。
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...