kNN k鄰近演算法

k近鄰演算法：在特徵空間中，如果乙個樣本附近的k個最近(即特徵空間中最鄰近)樣本的大多數屬於某乙個類別，則該樣本也屬於這個類別。

下面在jupyter notebook中一步一步實現k鄰近演算法

knn.py的**如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
from math import sqrt
from collections import counter
def knn_classify(k, x_train, y_train, x):
assert 1 <= k <= x_train.shape[0], "k要大於等於1，小於等於陣列x_train第一維大小"
assert x_train.shape[0] == y_train.shape[0], "陣列x_train第一維大小要等於陣列y_train第一維大小"
assert x_train.shape[1] == x.shape[0], "陣列x_train第二維大小要等於**點x第一維大小"
distances = [sqrt(np.sum((dot -x)**2)) for dot in x_train]
nearest = np.argsort(distances)
top_k_y = [y_train[i] for i in nearest[:k]]
votes = counter(top_k_y)
return votes.most_common(1)[0][0]

KNN K鄰近演算法

knn演算法又稱為k最近鄰分類演算法，是一種監督學習類方法，並且knn演算法不需要預先訓練，也就是說knn演算法只有測試過程，沒有訓練過程。所謂的k最近鄰，就是指最接近的k個鄰居 資料 核心思想是 在乙個含未知樣本的空間，可以根據離這個樣本最鄰近的k個樣本的資料型別來確定樣本的資料型別。你可以簡單的...

K nn（k鄰近學習）

第一步 將每個例子做成乙個點，他所對應發特徵向量是乙個多維的座標 第二步 自己選擇乙個引數k 第三步 計算未知例項與所有已知例項的歐式距離 也可以是其他距離 將他們排序。第四步 選擇根據排序好的k去選擇k個已知例項 第五步 在這k個例項中，根據少數服從多數的原則，讓未知例項歸類到為最多數的類別 程式...

機器學習 KNN K 最鄰近演算法

k 近鄰學習是一種常用的監督學習方法，比如 判斷乙個人的人品，只需要觀察與他來往最密切的幾個人的人品好壞就可以得出，即 近朱者赤，近墨者黑 理論 原理 物以類聚，人以群分 乙個對於knn演算法解釋最清楚的圖如下所示 藍方塊和紅三角均是已有分類資料，當前的任務是將綠色圓塊進行分類判斷，判斷是屬於藍方塊...