機器學習 K近鄰演算法

用例一：

from sklearn.neighbors import nearestneighbors

import numpy as np
x = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])
nbrs = nearestneighbors(n_neighbors=2, algorithm='ball_tree').fit(x)
#鄰居數為2，計算x中各節點最近兩個鄰居距離和下標
distances, indices = nbrs.kneighbors(x)
print distances
print indices
#是最近的距離的節點
print nbrs.kneighbors_graph(x).toarray()

from sklearn.neighbors import kneighborsclassifier

x = [[0], [1], [2], [3]]
y = [0, 0, 1, 1]
neigh = kneighborsclassifier(n_neighbors = 3)
#鄰居數為3，使用x和y的值訓練分類器，x為輸入值，y為劃分的目標取值
neigh.fit(x, y)
#輸入值為1.1 **劃分的目標為0/1
print (neigh.predict([[1.1]]))
#輸入值為0.9 **取值的概率
print (neigh.predict_proba([[0.9]]))

機器學習 k 近鄰演算法

一.k 近鄰演算法概述 簡單地說，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。k 近鄰演算法 knn 它的工作原理是 存在乙個樣本資料集，也稱訓練樣本集，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。輸入沒有標籤的新資料後，將資料的每個特徵與樣本集合中資...

機器學習 K近鄰演算法

工作原理 存在乙個訓練樣本資料集合，每組資料對應乙個標籤及分類 比如下邊例子為前兩個資料都為a類 輸入測試樣本後通過計算求出測試樣本與訓練樣本的歐氏距離d，取前k個最小的值，這k組資料對應的標籤分類最多的那種，就是測試樣本的標籤。訓練樣本資料 1.0,1.1 1.0,1.0 0,0 0,0.1 歐氏...

機器學習 k 近鄰演算法

演算法之k 近鄰演算法 knn 計算公式 又叫歐式距離 計算a，b兩點的距離 注意 k 近鄰演算法是需要做標準化處理 sklearn k 近鄰演算法api sklearn.neighbors.kneighborsclassifier n neighbors 5,algorithm auto algo...