分類 KNN分類演算法之Python實現

knn稱為k最近鄰。對於待分類資料，它先計算出與其最相近的k個的樣本，然後判斷這k個樣本中最多的類標籤，並將待分類資料標記為這個最多的類標籤。

python樣例**：

import numpy as np

from sklearn.neighbors import kneighborsclassifier as knn
k = 3
train_mat = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 5], [55, 33, 66], [55, 33, 66]])
label = np.array([0, 0, 1, 1])
neigh = knn(n_neighbors=k, algorithm='auto', weights='distance', n_jobs=1)
neigh.fit(train_mat, label)
test_mat = np.array([[2, 3, 4], [51, 32, 24]])
res = neigh.predict(test_mat)
print(res)

[0  1]

kNN分類演算法

knn k nearest neighbors 又叫k最鄰近演算法，是一種根據待分類的樣本與已知類別的樣本間的距離得到其分類結果的分類演算法。計算待分類樣本與所有已知類別樣本的距離值 從這些距離值中選取最小的k個 根據這k個樣本的類別情況，確定待分類的分類結果 距離的計算 這裡的距離其實是一種相似度...

kNN分類演算法

一 概述 knn演算法採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。對未知類別屬性的資料集中的每個點執行如下操作 1 計算已知類別資料集中的點與當前點之間的距離 2 按照距離遞增次序排序 3 選取與當前點距離最小的k個點 4 確定前k個點所在類別的出現頻率 5 返回前k個點出現頻率最高的類別作為當前點的...

kNN分類演算法

一 演算法實施過程 1 計算已知類別資料集中的點與當前點之間的距離 2 按照距離遞增次序排序 3 選取與當前點距離最小的k個點 4 確定前k個點所在類別的出現頻率 5 返回前k個點出現頻率最高的類別作為當前點的 分類。二 python 實現 from numpy import import oper...