給定乙個資料集，對新的輸入樣本，在資料集中找到與新的輸入樣本距離最近的k個樣本，將這k個樣本中最多數屬於某個類的那個類別當作新的輸入樣本的類別。
k近鄰最簡單的實現就是直接遍歷整個資料集，叫線性掃瞄（linear scan）,但是這樣的話，需要將輸入的樣本和資料集中每個樣本進行度量距離，如果資料集很大的話，計算是非常耗時的。所以比較常見的是kd樹。
np.tile
from numpy import tile
defclassify0
(inx, dataset, labels, k)
: datasetsize = dataset.shape[0]
#距離計算
diffmat = tile(inx,
(datasetsize,1)
)- dataset
sqdiffmat = diffmat**
2#平方
sqdistances = sqdiffmat.
sum(axis=1)
#根號下平方相加
distances = sqdistances**
0.5#根號
sorteddistindicies = distances.argsort(
)#排序
classcount=
#選擇距離最小的k個點
for i in
range
(k):
voteilabel = labels[sorteddistindicies[i]
] classcount[voteilabel]
= classcount.get(voteilabel,0)
+1#排序，將classcount字典分解為元祖列表，匯入itemgeeter方法，按照第二個元素的次序對元祖進行排序
#此處排序為逆序，即從大到小排序，最後返回發生頻率最高的元素標籤。
sortedclasscount =
sorted
(classcount.items(
),key=operator.itemgetter(1)
,reverse=
true
)return sortedclasscount[0]
[0]# 為**資料所在分類：knn.classify0([0,0], group, labels, 3)
機器學習 k 近鄰演算法
一.k 近鄰演算法概述 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 knn 它的工作原理是 存在乙個樣本資料集，也稱訓練樣本集，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。輸入沒有標籤的新資料後，將資料的每個特徵與樣本集合中資...
機器學習 K近鄰演算法
用例一 from sklearn.neighbors import nearestneighbors import numpy as np x np.array 1,1 2,1 3,2 1,1 2,1 3,2 nbrs nearestneighbors n neighbors 2,algorithm...
機器學習 K近鄰演算法
工作原理 存在乙個訓練樣本資料集合，每組資料對應乙個標籤及分類 比如下邊例子為前兩個資料都為a類 輸入測試樣本後通過計算求出測試樣本與訓練樣本的歐氏距離d，取前k個最小的值，這k組資料對應的標籤分類最多的那種，就是測試樣本的標籤。訓練樣本資料 1.0,1.1 1.0,1.0 0,0 0,0.1 歐氏...