比如我們要**中心點的顏色，
以k=3為半徑畫乙個圓（圖中實線圓），此時紅點多於藍點，那麼我們推測中心點為紅色,
以k=5為半徑畫乙個圓（圖中虛線圓），此時藍點多於紅點，那麼我們推測中心點為藍色。
**鳶尾花種類的**如下：
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris = datasets.load_iris() # 載入資料集
x = iris.data # 特徵
y = iris.target # 標籤
# 劃分訓練集和測試集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3)
from sklearn.neighbors import kneighborsclassifier
knn = kneighborsclassifier() # 建立模型
knn.fit(x_train, y_train) # 訓練
print(knn.score(x_test, y_test)) # 測試
機器學習 sklearn之k 近鄰演算法
k 近鄰演算法 k nearest neighbour algorithm 又稱為knn演算法，是資料探勘技術中原理最簡單的演算法。knn 的工作原理 給定乙個已知標籤類別的訓練資料集，輸入沒有標籤的新資料後，在訓練資料集中找到與新資料最接近的k個例項，如果這k個例項中的多數屬於某個類別，那麼新資料...
K近鄰 自程式設計和sklearn實現）
思考k近鄰演算法的模型複雜度體現在 什麼情況下會造成過擬合？答 模型複雜度體現在k上 k較小時，容易造成過擬合 k較大時，容易造成欠擬合。給定乙個二維空間的資料集t 試基於歐式距離，找到資料點s 5,3 的最近鄰 k 1 並對s點進行分類 import numpy as np import matp...
Sklearn構建k 近鄰分類器用於手寫數字識別
示例 使用k 近鄰演算法的手寫識別系統 1 收集資料 提供文字檔案。2 準備資料 編寫函式classify0 將影象格式轉換為分類器使用的list格式。3 分析資料 在python命令提示符中檢查資料，確保它符合要求。4 訓練演算法 此步驟不適用於k 近鄰演算法。5 測試演算法 編寫函式使用提供的部...