一：作業資訊
部落格班級
作業要求
作業目標
感知器及其應用
學號3180701325
【實驗目的】
理解k-近鄰演算法原理，能實現演算法k近鄰演算法；
掌握常見的距離度量方法；
掌握k近鄰樹實現演算法；
針對特定應用場景及資料，能應用k近鄰解決實際問題。
【實驗內容】
實現曼哈頓距離、歐氏距離、閔式距離演算法，並測試演算法正確性。
實現k近鄰樹演算法；
針對iris資料集，應用sklearn的k近鄰演算法進行類別**。
針對iris資料集，編制程式使用k近鄰樹進行類別**。
【實驗報告要求】
對照實驗內容，撰寫實驗過程、演算法及測試結果；
**規範化：命名規則、注釋；
分析核心演算法的複雜度；
查閱文獻，討論k近鄰的優缺點；
舉例說明k近鄰的應用場景。
實驗過程
實驗小結
掌握了常見的距離度量方法
k 近鄰 KNN 演算法的應用
from numpy import from os import listdir import operator defclassify0 inx,dataset,labels,k datasetsize dataset.shape 0 diffmat tile inx,datasetsize,1 ...
k近鄰演算法及python實現
k近鄰演算法是機器學習中最簡單的一種演算法，簡單粗暴，給定乙個訓練資料集，對新的輸入例項，在訓練資料集中找到與該例項最鄰近的k個例項，把這k個例項中出現最多的類作為輸入例項的類。對於初學者可能會好奇，這個近鄰是什麼意思？例如調查一群人的資訊，會對研究目標調查多個特徵，記錄人的頭髮長度 身高 年齡 體...
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...