knn演算法簡介及其簡單實現
基本想法：
已知樣本的屬性以及所屬類別。在**新的資料點類別時，通過計算該**點到每個樣本的距離，選出距離最近的k個點。然後通過這k個點的投票結果
決定被**的點屬於那種類別。
如上圖：綠色圓點代表我們需要**的點。其他點的屬性和類別均為已知。要判斷綠色點屬於那種類別，只需計算綠色點到各個點的距離。我們選出
k個距離最近的點。然後這k個點進行投票，得票的結果即使綠色點所屬的類別。
我們用偽**來表示：
（1）把樣本資料抽象為座標系的點。
（2）通過公式計算綠色點到各個點的距離
（3）k個最近的點進行投票表決。
這裡飲用python的機器學習庫sklearn，進行訓練
import numpy as np
from sklearn import neighbors
knn = neighbors.kneighborsclassifier() #取得knn分類器
data = np.array([[3,104],[2,100],[1,81],[101,10],[99,5],[98,2]]) # data對應著打鬥次數和接吻次數
labels = np.array([1,1,1,2,2,2]) #labels則是對應romance和action
knn.fit(data,labels) #匯入資料進行訓練'''
knn.predict([18,90])
說明：首先，用labels陣列中的1和2代表romance和aciton，因為sklearn不接受字元陣列作為標誌，只能用1,2這樣的int型資料來表示，後面處理可以將1和2對映到romance和action上來。fit則是用data和labels進行訓練，data對應的是打鬥次數和接吻次數構成的向量，稱之為特徵向量。labels則是這個資料所代表的電影所屬的型別。呼叫predict 進行**，將未知電影的特徵向量代入，則能分析出該未知電影所屬的型別。此處計算結果為1,也就是該未知電影屬於romance，和直覺相符。
本文旨在簡介常用的資料探勘演算法的及其實現，以簡單的編碼實現演算法入門的講解。引用了一些常見的網路資料，內侵刪。
機器學習演算法（1） KNN
k nearest neighbor algorithm 右圖中，綠色圓要被決定賦予哪個類，是紅色三角形還是藍色四方形？如果k 3，由於紅色三角形所佔比例為2 3，綠色圓將被賦予紅色三角形那個類，如果k 5，由於藍色四方形比例為3 5，因此綠色圓被賦予藍色四方形類。k最近鄰 k nearest ne...
機器學習經典演算法1 knn
一 演算法簡要 物以類聚人以群分 是生活的現實寫照，knn就是讓那些距離近的人或物歸為一類。問題定義 基於給定的一些示例 事物的屬性features和該事物的分類class 對於某個特定或一系列事物的features，來對未定事物進行分類classifying。一般把給出了事物features和cl...
1 KNN 學習筆記
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