knn-k近鄰演算法：
歐式距離計算公式：
偽**：
（1）計算已知類別的點與未知類別的點的距離
（2）按照距離遞增的順序排序
（3）選取與當前點最近的k個點
（4）確定前k個點的所在類別出現的頻率
（5）返回出現頻率最高的類別作為當前點的**分類
python**實現 :
__author__ = 'administrator'
from numpy import *
import operator
from os import listdir
def classify(inx, dataset, labels,k):
datasetsize = dataset.shape[0]#獲取資料集的行數
diffmat = tile(inx, (datasetsize,1))-dataset#將待分類資料集擴充套件到與已有資料集同樣的規模，然後再與已有資料集作差
sqdiffmat = diffmat**2#平方
sqdistances = sqdiffmat.sum(axis=1)#對每一行資料求和
distances = sqdistances**0.5 #開方
sorteddistindicies = distances.argsort()#對開方結果建立索引如：【1,,5,2,6】索引為【0，2,1,3】
classcount={} #建立空字典
for i in range(k):
voteilabel = labels[sorteddistindicies[i]]#先找出開方結果索引表中第i個值對應的label值
classcount[voteilabel] = classcount.get(voteilabel, 0)+1# 存入當前label以及對應的類別值,組成鍵值對
sortedclasscount = sorted(classcount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=true)
#對類別字典進行逆排序，級別數目多的往前放
return sortedclasscount[0][0]
def createdataset():
group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]])
labels = ['a', 'a', 'b', 'b']#已有資料以及對應的標籤
return group, labels
if __name__ == '__main__':
group,labels = createdataset()
forecast = classify([0,0],group,labels,3)
print(forecast)
k 近鄰演算法
此文章參考機器學習實戰一書，具體的理論知識可以參考該書。本文的初衷只是為了做乙個複習，將學過的知識加以整理，其中不免有一定的錯誤。2.k 近鄰演算法的原理介紹 k 近鄰演算法通過測量不同的特徵值之間的距離進行分類。它的工作原理如下 存在乙個樣本的資料集合，也成為訓練樣本集合。並且樣本集中的每個資料都...
K 近鄰演算法
k 近鄰演算法採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。優點 精度高 對異常值不敏感 無資料輸入假定 缺點 計算複雜度高 空間複雜度高 適用資料範圍 數值型和標稱型 工作原理 存在乙個樣本資料集合，也稱作訓練樣本集，並且樣本集中每個資料都存在標籤，即我們知道樣本集中每一資料與所屬分類的對應關係。輸入...
K 近鄰演算法
首先，我們將 k 近鄰演算法的基本理論 其次我們將使用python從文字檔案中匯入並解析資料 再次，討論當存在許多資料 的時，如何避免計算距離時可能碰到的一些常見錯誤 最後，利用實際的例子講解如何使用k 近鄰演算法改進約會 1.1 knn演算法 工作原理 存在乙個樣本資料集合，也稱作訓練樣本集，並且...