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? ①dataSetSize = dataSet.shape[0] 是来计算共有多少数据集,如是([[1,3],[3,4]]),就是两组数据集，相当于 | x1 | x2 | | 1 | 3 | | 3 | 4 | dataSetSize = dataSet.shape[0] = 2 ②diffMat = tile(inX,(dataSetSize,1)) - dataSet 这是来计算,未知类的数据集与已知数据集的差,但为了方便 要把未知类的数据集化成矩阵计算，设未知类数据是([[0,3]]) 即 | x1 | x2 | | 0 | 3 | 我们想计算 0-1,3-3;0-3，3...
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...
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/11/7 14:50 # @Author : gylhaut # @Site : "http://www.cnblogs.com/gylhaut/" # @File : KNNAlgorithm.py # @Software: PyCharm# coding:utf-8from numpy import * import operator##给出训练数据以及对应的类别 def createDataSet():group = array([[1.0, 2.0], [1.2, 0.1], [0.1, 1.4], [0.3, 3.5]])labels = [A, A, B, B]return group, labels###通过...
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...
# 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...
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...