機器學習基礎演算法一 KNN演算法回歸實驗

前期資料處理：

import numpy as np

import pandas as pd
# 增加**的列數行數和每行的寬度以此讓資料集完整表示
pd.set_option(
'display.max_rows'
,500
)pd.set_option(
'display.max_columns'
,500
)pd.set_option(
'display.width'
,1000
)# 提取鳶尾花的資料集
data = pd.read_csv(r"e:\machine learning data\iris\iris.csv"
)#刪除不需要的列，進行回歸操作，類別資訊沒有用處。axis=1表示列,inplace=true表示就地刪除。
data.drop(
["unnamed: 0"
,"species"
],axis=
1,inplace=
true
)# 刪除重覆記錄
data.drop_duplicates(inplace=
true
)

視覺化操作一般可以用節點距離的倒數來表示權重。

機器學習 KNN演算法（一）

k近鄰 k nearest neighbor，k nn 1968年提出了最初的鄰近演算法 是一種基於分類和回歸的演算法 基於例項的學習 懶惰學習 演算法思想 給定測試樣本，基於某種距離度量找出訓練集中與其最靠近的k個訓練樣本，然後基於這k個鄰居的資訊來 通常，在分類任務中，可使用 投票法 即選擇這k...

機器學習演算法 kNN演算法

knn k 鄰近演算法 1.knn是non parametric分類器，既不做分布式假設，直接從資料估計概率密度 2.knn不適用於高維資料 優點 1.無需估計引數，無需訓練 2.特別適合於多分類問題 物件具有多個標籤 缺點 1.當樣本容量不平衡是，輸入有個新樣本，該樣本的k個鄰值中大容量樣本占多數...

機器學習演算法 KNN演算法

knn演算法原理 knn k nearest neighbor 最鄰近分類演算法是資料探勘分類 classification 技術中最簡單的演算法之一，其指導思想是 近朱者赤，近墨者黑 即由你的鄰居來推斷出你的類別。knn最鄰近分類演算法的實現原理 為了判斷未知樣本的類別，以所有已知類別的樣本作為參...