knn k近鄰演算法
（1）演算法思路
計算待測樣本與實際每乙個樣本之間的歐式距離（一般都是轉換為向量，二位影象也是轉化為一維向量）
選取距離最小的k個樣本
統計k個樣本的所屬類別，出現頻率最高的類別即為待測樣本的類別
演算法正確率影響引數， 測試集和樣本資料的比重，以及k的選取
def
classify0
(inx,dataset,labels,k)
: datasetsize= dataset.shape[0]
# type: object # shape[0]獲取行 shape[1] 獲取列
diffmat=tile(inx,
(datasetsize,1)
)-dataset #tile類似於matlab中的repmat，
#1 計算歐式距離
sqdiffmat=diffmat**
2 sqdistance=sqdiffmat.
sum(axis=1)
distance=sqdistance**
0.5 sorteddistance=distance.argsort(
)#增序排序
classcount=
for i in
range
(k):
#獲取類別
voteilabel=labels[sorteddistance[i]
]# 字典的get方法，查詢classcount中是否包含voteilabel，是則返回該值，不是則返回defvalue，這裡是0
# 其實這也就是計算k臨近點**現的類別的頻率，以次數體現
classcount[voteilabel]
=classcount.get(voteilabel,0)
+1# 對字典中的類別出現次數進行排序，classcount中儲存的事 key-value，其中key就是label，value就是出現的次數
# 所以key=operator.itemgetter(1)選中的事value，也就是對次數進行排序
sortedclasscount=
sorted
(classcount.iteritems(
),key=operator.itemgetter(1)
,reverse=
true
)# sortedclasscount[0][0]也就是排序後的次數最大的那個label
return sortedclasscount[0]
[0]
數值型、標稱型。
海倫約會資料**
可以用來對手寫的數字進行分類，但是對於影象運算量太大
（3）演算法優缺點
缺點：基於例項的學習，必須儲存全部資料集，占用儲存空間大
非常耗時：因為必須對資料集中的每乙個資料，計算距離。
無法給出任何資料的基礎結構資訊，無法知曉平均例項樣本和典型例項樣本具有的什麼特徵
優點：精度高，對異常值不敏感
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...