K近鄰演算法

1.演算法描述

簡單的說，knn演算法通過計算樣本特徵值之間的距離來進行分類。

已知一系列帶標籤的資料集，通過計算未知樣本與資料集中樣本距離，並對距離進行排序，取距離最近的k個樣本的標籤，將未知樣本歸到距離最近的k個樣本相同的標籤中。

實現步驟：（1）計算已知類別的資料集中的點到當前未知點之間的距離；

（2）按照距離公升序排序

（3）選擇與當前點距離最小的前k個點

（4）這k個點大多數屬於哪個類，那麼未知點也屬於這個類

這裡的距離可以為：（1）歐式距離：（x,y是兩個樣本，xi,yi是兩個樣本歸一化後的特徵值，下式是計算的是兩個樣本之間的歐式距離）

（2）曼哈頓距離：

（3）......

2.實現過程

以改進約會**匹配效果為例（資料集）

3. sklearn實現

以鳶尾花分類為例。

from sklearn import datasets

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import kneighborsclassifier
iris=datasets.load_iris()
x=iris.data
y=iris.target
print(iris.keys())
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3)
knn=kneighborsclassifier()
knn.fit(x_train,y_train)
acc=knn.score(x_test,y_test)
print('分類準確率為：%f'%acc)

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...

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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...

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