k 近鄰演算法

k-近鄰演算法的具體思想如下：

（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**現頻率最高的類別作為當前點的**分類

def

createdataset()
:    group = array([[
1.0,
1.1],[
1.0,
1.0],[
0,0]
,[0,
0.1]])
labels =
['a'
,'a'
,'b'
,'b'
]return group, labels

def

classify0
(inx, dataset, labels, k)
:    datasetsize = dataset.shape[0]
diffmat = tile(inx,
(datasetsize,1)
)- dataset
sqdiffmar = diffmat**
2    sqdistance = sqdiffmar.
sum(axis=1)
distance = sqdistance**
0.5    sorteddist = distance.argsort(
)    classcount=
for i in
range
(k):
votelabel = labels[sorteddist[i]
]        classcount[votelabel]
= classcount.get(votelabel,0)
+1sortedclasscount =
sorted
(classcount.items(
), 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...