K 近鄰演算法

k-近鄰演算法：

有點：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。

使用範圍：數值型和標稱型。

python**：

from numpy import *

def createdataset():
group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0.0, 0.0], [0.0, 0.1]])
labels = ['a', 'a', 'b', 'b']
return group, labels
def classify0(inx, dataset, labels, k):
datasize = dataset.shape[0]
diffmat = tile(inx, (datasize, 1)) - dataset
sqdiffmat = diffmat ** 2
sqdistance = sqdiffmat.sum(axis=1)
distance = sqdistance ** 0.5
sorteddistindicies = distance.argsort()
classcount = {}
for i in range(k):
voteilabel = labels[sorteddistindicies[i]]
classcount[voteilabel] = classcount.get(voteilabel, 0) + 1
sortedclasssort = sorted(classcount.iteritems(), key=lambda x:x[1], reverse=true)
return sortedclasssort[0][0]

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...

K 近鄰演算法

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...

K 近鄰演算法

首先，我們將 k 近鄰演算法的基本理論 其次我們將使用python從文字檔案中匯入並解析資料 再次，討論當存在許多資料 的時，如何避免計算距離時可能碰到的一些常見錯誤 最後，利用實際的例子講解如何使用k 近鄰演算法改進約會 1.1 knn演算法 工作原理 存在乙個樣本資料集合，也稱作訓練樣本集，並且...