K 近鄰演算法

k—近鄰演算法採用測量不同特徵之間的距離方法進行分類

特點：

k—近鄰演算法的一般流程

收集資料

準備資料

分析資料

測試演算法

使用演算法

示例**如下

# k近鄰演算法

# 呼叫numpy和operator包
from numpy import
*import operator
# dataset資料集合 沒有標籤
# labels 標籤
# k 最近鄰近的數目
# inx 分類的輸入向量
defclassify0
(inx, dataset, labels, k)
:# 提取資料的特徵數量
# shape[0]提取一維長度
# shape[1]提取二維長度
datasetsize = dataset.shape[0]
# 使用了歐式距離
diffmat = tile(inx,
(datasetsize,1)
)-dataset
sqdiffmat = diffmat**
2    sqdistances = sqdiffmat.
sum(axis=1)
distances = sqdistances**
0.5# argsort()為大小排序
sorteddistindicies = distances.argsort(
)    classcount =
for i in
range
(k):
voteilable = labels[sorteddistindicies[i]
]        classcount[voteilable]
= classcount.get(voteilable,0)
+1sortedclasscount =
sorted
(classcount.iteritems(), 
key=operator.itemgetter(1)
, reverse=
true
)return sortedclasscount[0]
[0]

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...