k-近鄰演算法，簡單地說，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
k近鄰演算法特徵
詳細優點
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
k-近鄰演算法的一般流程：
收集資料：可以使用任何方法
準備資料：距離計算所需要的數值，最好是結構化的資料格式
分析資料：可以使用任何方法
訓練資料：此步驟不適合k-近鄰演算法
測試演算法：計算錯誤率
使用演算法：首先需要輸入樣本資料和結構化的輸出結果，然後執行k-近鄰演算法判定輸入資料分別屬於哪個分類，最後應用對計算出的分類執行後續的處理。
實施knn分類演算法偽**如下：
對未知類別屬性的資料集中的每個點依次執行以下操作：
計算已知類別資料集中的點與當前點之間的距離
按照距離遞增次序排序
選取與當前點距離最小的k個點
確定前k個點所在類別的出現頻率
返回前k個點出現頻率最高的類別作為當前點的**分類
以下**在python3.6中測試，安裝了anocoda
from numpy import
*import operator
defclassify0
(inx, dataset, labels, k)
:"""
k-近鄰演算法實現
:param inx:特徵值
:param dataset:資料集
:param labels:標註的分類結果
:param k:求前k個
:return:前k個距離最近的選項中,返回出現頻率最大的項
"""# 返回資料集中行的大小
datasetsize = dataset.shape[0]
#將輸入引數inx擴充套件到與資料集行的大小一致的矩陣，然後每項做差
diffmat = tile(inx,
(datasetsize,1)
)- dataset
#求差值後的矩陣每項乘方
sqdiffmat = diffmat**
2#以行為單位，求和
sqdistances = sqdiffmat.
sum(axis=1)
#開方，計算距離
distances = sqdistances**
0.5#按從小到大次序排序，儲存對應的下標值
sorteddistances = distances.argsort(
) classcount =
for i in
range
(k):
voteilabel = labels[sorteddistances[i]
]#取得在前k個距離下的對應取值
classcount[voteilabel]
= classcount.get(voteilabel,0)
+1#計算當前取值voteilabel的個數,get()如果獲取不到，預設為0
# 在python2.x版本中使用iteritems,operator.itemgetter(1)是以第二個項進行排序,這裡是逆序
sortedclasscount =
sorted
(classcount.items(),
key = operator.itemgetter(1)
,reverse =
true
)#最後返回第一項的第乙個屬性值 sortedclasscount
return sortedclasscount[0]
[0]
《機器學習實戰》 K 近鄰演算法
基本原理 通過計算新資料與給定的樣本資料之間的距離，來確定相似度排名 然後取前k個最相似的樣本，統計這k 一般不大於20 個樣本中出現最多的分類，設為新資料的分類。新資料，訓練樣本集，樣本資料標籤 即分類 最近鄰 前k個最相似資料 最近鄰標籤 演算法實施 首先提取要比較的特徵，確定各特徵的權重，進行...
機器學習實戰 K 近鄰演算法
簡單的說，k 近鄰演算法採用測量不同特徵值之間的距離辦法進行分類.收集資料 可以使用任何方法。準備資料 距離計算所需要的數值，最好是結構化的資料格式。分析資料 可以使用任何方法。訓練演算法 此步驟不適用於k 近鄰演算法。測試演算法 計算錯誤率。使用演算法 首先需要輸入樣本資料和結構化的輸出結果，然後...
機器學習實戰 k 近鄰演算法
本系列是基於 機器學習實戰 這本書做的讀書筆記，原書採用python2作為工具，我則將原書 改為用python3編寫並記錄在此系列中。我將把書中對這些機器學習演算法的定義謄上，然後寫下自己對該演算法的通俗理解，之後貼出書中演算法清單中的 本書講解的第乙個機器學習演算法是k 近鄰演算法 knn 它的工...