k 近鄰演算法

from numpy import *

import operator
#建立資料集
defcreatedataset
(): group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
labels = ['a','a','b','b']
return group,labels
defclassify0
(inx,dataset,labels,k):
datasetsize = dataset.shape[0] # 取dataset的行數
diffmat = tile(inx,(datasetsize,1))-dataset #向量化,將測試資料inx寫成datasetsize組，分別減去dataset的每一行
sqdiffmat = diffmat**2
# 平方
sqdistances = sqdiffmat.sum(axis=1)#axis=1是將矩陣的每一行向量相加
distances = sqdistances**0.5
sorteddistindicies = distances.argsort() #argsort()函式先將元素從小到大排列，提取其對應的index(索引號)
classcount = {}
for i in range(k):
voteilabel = labels[sorteddistindicies[i]] #獲取標籤
classcount[voteilabel] = classcount.get(voteilabel,0)+1
#在dict中對應的value值加1
sortedclasscount = sorted(classcount.items(),key = operator.itemgetter(1),reverse=true) #按照value值排序
return sortedclasscount[0][0]
if __name__ == '__main__':
group,labels = createdataset()
x = classify0([1,0],group,labels,3)
print(x)

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...