KNN 最鄰近值演算法 scala實現

訓練模型

package com.knn.model

/** * 訓練資料模型
* * @param aa 資料a
* @param ba 資料b
* @param typea 型別
*/class
knnmodel
(aa:double,ba:double,typea:string) 

package com.knn.core

import com.knn.model.knnmodel
import scala.collection.immutable.listmap
/** * 最鄰近演算法核心演算法
*/class
knn_core 
/*** 使用歐幾里得度量計算出距離
* @param knnmodels
* @param k
*/private
def coluaclatedistince(knnmodels:list[knnmodel],k: knnmodel):unit =
knnmodels.foreach(n=>)
/*** 獲取距離目標點附近（指定集合大小的範圍內存在最多的資料）
* @param ks
* @return
*/private
def findmostvalue(ks:list[knnmodel]):string =else
})//獲取最多數量型別(根據鍵值進行排序)
restype = listmap(typecountmap.toseq.sortwith(_._2 >_._2):_*).take(1).keyset.head
return restype
} def reckonrelize(kns:list[knnmodel],kn:knnmodel,k: int):string=
}

package com.knn

import com.knn.core.knn_core
import com.knn.model.knnmodel
/** * 分割類
*/object
def main(args: array[string]): unit = 
}

歐幾里得度量

python 機器學習 KNN最鄰近演算法的實現

coding utf 8 created on fri mar 22 21 21 48 2019 author wwq from sklearn import datasets import numpy as np knn演算法 iris datasets.load iris 資料集包含150個資料...

k最鄰近演算法 加權kNN

上篇文章中提到為每個點的距離增加乙個權重，使得距離近的點可以得到更大的權重，在此描述如何加權。該方法最簡單的形式是返回距離的倒數，比如距離d，權重1 d。有時候，完全一樣或非常接近的商品權重會很大甚至無窮大。基於這樣的原因，在距離求倒數時，在距離上加乙個常量 weight 1 distance co...

knn鄰近演算法

knn演算法即為k鄰近演算法，是一種監督式的機器學習演算法，且它是用來進行分類的。注意此演算法需要和 k means演算法進行區別，因為都有個k。工作原理是 存在乙個樣本資料集合，也稱作訓練樣本集，且樣本集中每個資料都存在標籤，知道樣本集中與所屬分類的對應關係。輸入沒有定義的新資料後，將新資料的每個...