機器學習 K近鄰演算法

sklearn.neighbors.kneighborsclassifier：

1、定義：如果乙個樣本在特徵空間中的k個最相似（即特徵空間中最鄰近）的樣本中的大多數屬於某乙個類別，則該樣本也屬於這個類別。

knn演算法最早是由cover和hart提出的一種分類演算法。

兩個樣本的距離通過歐式距離計算

2、sklearn k-近鄰演算法api

sklearn.neighbors.kneighborsclassifier(n_neighbors=5,algorithm='auto')

x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.25,random_state=42)

knn = kneighborsclassifier(n_neighbors=3) # 超引數n_neighbors
knn.fit(x_train,y_train)
y_pred=knn.predict(x_test)
print("k近鄰**值：",y_pred)
print("k近鄰**準確率：",knn.score(x_test,y_test))

>>> x = [[0], [1], [2], [3]]

>>> y = [0, 0, 1, 1]
>>> from sklearn.neighbors import kneighborsclassifier
>>> neigh = kneighborsclassifier(n_neighbors=3)
>>> neigh.fit(x, y)
kneighborsclassifier(...)
>>> print(neigh.predict([[1.1]]))
[0]>>> print(neigh.predict_proba([[0.9]]))
[[0.66666667 0.33333333]]

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

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...

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...