k-近鄰演算法工作原理
存在乙個訓練樣本集，樣本集中每個樣本都有標籤，已經事先知道每個樣本的所屬分類。輸入新樣本後（無標籤），將新樣本的每個特徵與樣本集中樣本對應的特徵進行比較，提取樣本集中特徵最相似（最近鄰）的前k個分類標籤，取出現次數最多的標籤，作為新樣本所屬的分類。
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
k-近鄰演算法的一般流程
（1）收集資料：可以使用任何方法。
（2）準備資料：距離計算所需要的數值，最好是結構化的資料格式。
（3）分析資料：可以使用任何方法。
（4）訓練演算法：此步驟不適用於k-近鄰演算法。
（5）測試演算法：計算錯誤率。
（6）使用演算法：首先需要輸入樣本資料和結構化的輸出結果，然後執行k-近鄰演算法判定輸入資料分別屬於哪個分類，最後應用對計算出的分類執行後續的處理。
首先是k-鄰近演算法的**
from numpy import *
import operator
defclassify0
(inx,dataset,labels,k):
#k-鄰近演算法**
datasetsize = dataset.shape[0]
#shape[0]返回dataset有多少行，shape[1]返回dataset有多少列
diffmat = tile(inx,(datasetsize,1)) - dataset
#tile(a,(x,y))表示陣列或陣列a向下重複x行，向右重複y列
sqdiffmat = diffmat**2
sqdistances = sqdiffmat.sum(axis=1)
#sum(axis=1)表示每個向量相加，如[[1,2,3],[4,5,6]]運算得出[6,15]
distances = sqdistances**0.5
sorteddistindicies = distances.argsort()
#argsort()表示將陣列中的元素從小到大排列，提取其對應的index(索引)，然後輸出
#如[3,9,5,2,7]運算得出[1,4,2,0,3]
classcount = {}
for i in range(k):
voteilabel = labels[sorteddistindicies[i]]
#對選取的k個樣本所屬的類別個數進行統計
classcount[voteilabel] = classcount.get(voteilabel,0) + 1
#選取出現的類別次數最多的類別
sortedclasscount = sorted(classcount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=true)
#operator.itemgetter(1)返回物件第乙個域的值，即key值
#reverse=true表示降序排列
return sortedclasscount[0][0]
def
createdataset
(): group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0.2],[0,0.1]])
labels = ['a','a','b','b']
return group,labels
group,labels = createdataset()
print(group)
print(labels)
[[ 1.
1.1]
[ 1.
1. ]
[ 0.
0.2]
[ 0.
0.1]]
['a', 'a', 'b', 'b']
現在輸入一組資料來進行測試
print(knn.classify0([0,0],group,labels,3))b機器學習 k 近鄰 kNN 演算法
一 基本原理 存在乙個樣本資料集合 也稱訓練樣本集 並且樣本集中每個資料都存在標籤。輸入沒有標籤的新資料後，將新資料的每個特徵與樣本集中資料對應的特徵進行比較，然後演算法提取樣本集中特徵最相似資料 最近鄰 的分類標籤。我們一般只選擇樣本集中前k k通常是不大於20的整數 個最相似的資料，最後選擇k個...
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knn演算法通過計算當前測試樣本與離它最近的k個點的距離，進行投票，得到它最有可能的分類結果。首先來看看機器學習演算法的基本流程 由此可見knn演算法的特點 1.k近鄰演算法是非常特殊的，可以認為是沒有模型的演算法。2.為了和其他演算法統一，可以認為訓練資料集就是模型本身。這也是scikit lea...
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