python k-近邻算法实例分享
简单说明
这个算法主要工作是测量不同特征值之间的距离，有个这个距离，就可以进行分类了。
简称kNN。
已知：训练集，以及每个训练集的标签。
接下来：和训练集中的数据对比，计算最相似的k个距离。选择相似数据中最多的那个分类。作为新数据的分类。
python实例
# -*- coding: cp936 -*-#win系统中应用cp936编码，linux中最好还是utf-8比较好。 from numpy import *#引入科学计算包 import operator #经典python函数库。运算符模块。
#创建数据集 def createDataSet(): group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels=['A','A','B','B'] return group,labels
#算法核心 #inX：用于分类的输入向量。即将对其进行分类。 #dataSet：训练样本集 #labels:标签向量 def classfy0(inX,dataSet,labels,k): #距离计算 dataSetSize =dataSet.shape[0]#得到数组的行数。即知道有几个训练数据 diffMat =tile(inX,(dataSetSize,1))-dataSet#tile:numpy中的函数。tile将原来的一个数组，扩充成了4个一样的数组。diffMat得到了目标与训练数值之间的差值。 sqDiffMat =diffMat**2#各个元素分别平方 sqDistances =sqDiffMat.sum(axis=1)#对应列相乘，即得到了每一个距离的平方 distances =sqDistances**0.5#开方，得到距离。 sortedDistIndicies=distances.argsort()#升序排列 #选择距离最小的k个点。 classCount={} for i in range(k): voteIlabel=labels[sortedDistIndicies[i]] classCount[voteIlabel]=classCount.get(voteIlabel,0)+1 #排序 sortedClassCount=sorted(classCount.iteritems(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True) return sortedClassCount[0][0]
意外收获
把自己写的模块加入到python默认就有的搜索路径：在python/lib/-packages目录下建立一个 xxx.pth的文件，写入自己写的模块所在的路径即可
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主要内容：KNN算法原理,KNN算法流程,KNN预测分类本节继续探机器学习分类算法——K 最近邻分类算法，简称 KNN（K-Nearest-Neighbor），它是有监督学习分类算法的一种。所谓 K 近邻，就是 K 个最近的邻居。比如对一个样本数据进行分类，我们可以用与它最邻近的 K 个样本来表示它，这与俗语“近朱者赤，近墨者黑”是一个道理。 在学习 KNN 算法的过程中，你需要牢记两个关键词，一个是“少数服从多数”，另一个是“距离”，它们是实现 KN
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KNN 概述 k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。 一句话总结：近朱者赤近墨者黑！ k 近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k 近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其 k 个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预
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本文向大家介绍K-近邻算法的python实现代码分享，包括了K-近邻算法的python实现代码分享的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 k-近邻算法概述： 所谓k-近邻算法KNN就是K-Nearest neighbors Algorithms的简称，它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻
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综述 所谓：“近朱者赤，近墨者黑” 本文采用编译器：jupyter k近邻(简称kNN)算法是一种常用的监督学习算法， 其工作机制非常简单 : 给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的 k个训练样本，然后基于这 k个"邻居"的信息来进行预测。 通常， 在分类任务中可使用"投票法" 即选择这 k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；还可基于距离远近进行加权平均或加权投票，距离越近的样
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1.算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)，然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵)，再通过网络中各条边的消息(responsibility和availability)传递计算出各样本的聚类
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介绍 KNN算法全名为k-Nearest Neighbor，就是K最近邻的意思。KNN 也是一种分类算法。但是与之前说的决策树分类算法相比，这个算法算是最简单的一个了。算法的主要过程为： 1、给定一个训练集数据，每个训练集数据都是已经分好类的。 2、设定一个初始的测试数据a，计算a到训练集所有数据的欧几里得距离，并排序。 3、选出训练集中离a距离最近的
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本文向大家介绍Python实现KNN（K-近邻）算法的示例代码，包括了Python实现KNN（K-近邻）算法的示例代码的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、概述 KNN（K-最近邻）算法是相对比较简单的机器学习算法之一，它主要用于对事物进行分类。用比较官方的话来说就是：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实