學習筆記 機器學習實戰 KNN

knn演算法注釋版，新手小白，有錯誤歡迎指正

環境：python 3.6

#knn分類器

def classify(inx, dataset, labels, k):
#inx為行向量
datasize = dataset.shape[0]#求訓練集的行數
diffmat = tile(inx ,(datasize,1)) - dataset#各元素求差，返回矩陣型別
diffmat = array(diffmat)#轉換成array型別,**代表每個元素的平方，mat型別的**表示矩陣的平方
sqdiffmat = diffmat**2 #各元素平方，返回array型別
sqdistance = sqdiffmat.sum(axis=1)#axis=1表示行，整條語句表示行向量相加，返回array型別
distances = sqdistance**0.5#各元素開方，返回array型別
sorteddistindicies = distances.argsort()#從小到大排序，返回array型別
classcount = {}#定義字典資料型別
for i in range(k):
#取出字典中的key
voteilabel = labels[sorteddistindicies[i]]
#classcount中是否有voteilabel這個key，有則取出key的值並且+1，沒有則新增該key並初始化為0，再加1
classcount[voteilabel] = classcount.get(voteilabel,0) + 1
sortedclasscount = sorted(classcount.items(),#可迭代的物件，items()返回可遍歷的元組陣列
key = operator.itemgetter(1),#按照第二個元素的次序進行排序（下標從0開始）
reverse=true)#降序
return sortedclasscount[0][0]#返回分類的結果

機器學習實戰《學習筆記》 KNN

新增編碼方式 coding utf 8 from numpy import import operator 準備資料 defcreatedataset group array 1.0,1.1 1.0,1.0 0,0 0,0.1 labels a a b b return group,labels 使...

機器學習實戰 kNN

一 演算法過程 1 首先存在乙個資料集作為訓練樣本集dataset，比如訓練樣本的資料中，每一條資料都包含乙個城市的某一天空氣中的pm2.5，no2濃度等維度的特徵值。每一條資料同時包含乙個標籤，比如這一天的空氣質素是優，良，輕度汙染，中度汙染，重度汙染中的乙個。2 現在我們輸入一條資料inx，如包...

機器學習實戰 KNN

import numpy as np import operator def createdataset group np.array 1.0,1.1 1.0,1.0 0,0 0,0.1 labels a a b b return group,labels def classify0 inx,dat...