K最近邻分类算法的Python实现

最新推荐文章于 2024-10-17 16:14:18 发布

ByteWhiz

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文章标签： python 分类开发语言 Python

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本文详细介绍了如何使用Python实现K最近邻（KNN）分类算法，包括数据准备、模型训练、预测与代码实现。通过一个简单的二维数据集示例，展示了KNN的工作原理，帮助读者理解KNN算法的实际应用。

K最近邻（K Nearest Neighbours）算法是一种常用的分类算法，它通过测量新样本与训练数据集中各个样本之间的距离，来确定新样本所属的类别。本文将详细介绍如何使用Python实现K最近邻分类算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入必要的Python库，包括NumPy和Scikit-learn：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

接下来，我们需要准备训练数据和测试数据。训练数据是用来训练模型的数据，而测试数据是用来评估模型性能的数据。在这个例子中，我们使用一个简单的二维数据集作为示例：

# 训练数据
X_train = np.array(

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【python】K近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）解决分类问题

weixin_48618536的博客

07-01

2818

分类算法是一类机器学习算法，用于将不同的数据实例分到预定义的类别或标签中。以下是一些常见的分类算法：逻辑回归（Logistic Regression）：通过对线性函数应用sigmoid函数，将数据映射到一个概率值，然后根据阈值对数据进行二分类。决策树（Decision Tree）：构建一棵树状结构来表示特征之间的关系，并根据特征的取值分割数据，最终将数据分到不同的类别中。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：寻找一个超平面来确保不同类别的数据之间的最大间隔。

K近邻算法的Python实现

loop_syntax648的博客

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K近邻算法是一种简单而有效的分类和回归方法，它通过衡量样本之间的距离来进行预测。K近邻（K-Nearest Neighbors）算法是一种基本的分类和回归方法，它通过衡量样本之间的距离来进行预测。然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，其中80%的数据用于训练，20%的数据用于测试。接下来，我们创建了一个K近邻分类器对象，并将K的值设置为3。该算法的核心思想是，对于一个未知样本，我们可以通过查找其最近的K个邻居来推断其类别或预测其数值。选择K个邻居：根据距离的大小，选择与未知样本最近的K个样本作为邻居。

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knn(k近邻算法)——python

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若北辰

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K-最近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种简单而有效的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。在分类问题中，KNN算法通过计算测试样本与训练样本之间的距离，找到距离测试样本最近的k个训练样本，然后通过这k个样本的类别进行投票决定测试样本的类别。在回归问题中，KNN则是通过这些最近邻的平均值来预测输出。KNN是一种基于实例的学习算法，它没有显式的模型训练过程，而是直接利用所有训练数据进行预测。

python实现K最近邻算法

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K最近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基本分类与回归方法。在python中实现KNN算法，主要包含数据准备、距离计算、分类和回归预测等步骤。首先，KNN算法的核心思想是根据“最相似”的对象进行决策，不需要...

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K最近邻属于一种分类算法，他的解释最容易，近朱者赤，近墨者黑，我们想看一个人是什么样的，看他的朋友是什么样的就可以了。当然其他还牵着到，看哪方面和朋友比较接近（对象特征），怎样才算是跟朋友亲近，一起...

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KNN(K-Nearest Neighbors)一般指K最近邻算法,属于机器学习中常见的一种分类算法. 本文目的在于快速地教大家对KNN算法有个直观的理解,同时为了方便大家实现该算法,文中所涉及的模型仅使用Python和Numpy库进行开发. 1 引言从KNN的名字中我们就可以大致了解该算法的原理,该模型使用k个邻居的类别来对当前样本进行预测分类.这里的k代表特征空间中距离当前样本最近的邻居样本的数目. 如果k=1,那么待分类样本的类别完全取决于特征空间中距离该样本最近的邻居所属类别. 如果k=n,那么待

Python中最近邻算法实现简介

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最近邻算法是一种基于距离度量的分类算法，也是数据挖掘和机器学习领域中常用的算法之一。在Python中，我们可以使用Scikit-learn库中的NearestNeighbors类来实现最近邻算法。这里，我们设置n_neighbors为2，表示要找到每个样本的两个最近邻。kneighbors函数返回两个数组，distances表示每个样本到它的最近邻的距离，indices表示每个样本的最近邻在样本数组中的索引。接下来，我们来看一个简单的示例，使用NearestNeighbors类来实现最近邻算法。

K近邻分类--python实现KNN分类，包含各种距离度量和预处理方法

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import csv from random import shuffle from math import sqrt #读取train.csv、test.csv train = [] with open('D:\\train.csv', 'rt') as f: csvread = csv.reader(f) for i in csvread: i[0] = float(i[0]) i[1] = float(i[1]) i[2] = int(

Python编写K近邻分类算法实现——完整源码

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它通过计算样本之间的距离，将测试样本与训练集中最相似的k个样本进行比较，从而确定测试样本的类别。其中，numpy和pandas是Python中常用的数据处理库，而sklearn则是机器学习领域中极其流行的库，其内置了大量的机器学习算法，包括KNN分类算法。本例中所用到的数据集为经典的鸢尾花数据集(Iris Dataset)，这个数据集包含了3种不同种类的鸢尾花(山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾)，每种鸢尾花都有4个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度)。

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分类算法之K最近邻算法(KNN)的Python实现KNN的定义所谓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，就把该输入实例分类到这个类中。介绍如下图所示，有两类不同的样本数据，分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示，而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据则是待分类的数据。也就是说，现在，我们不知道中间那个绿色的数据...

K近邻算法(KNN)及案例（Python）

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1 算法简介 K近邻算法（英文为K-Nearest Neighbor，因而又简称KNN算法）是非常经典的机器学习算法。 K近邻算法的原理非常简单：对于一个新样本，K近邻算法的目的就是在已有数据中寻找与它最相似的K个数据，或者说“离它最近”的K个数据，如果这K个数据大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别。（K的含义）以下图为例，假设五角星代表爱情片，三角形代表科幻片。此时加入一个新样本正方形，需要判断其类别。当选择以离新样本最近的3个近邻点（K＝3）为判断依据时，这3个点由1个五角星和2个三角形

Python语言实现KNN算法

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Python语言重写knn算法前文：这是一个刚入门机器学习和Python语言的随缘记录学习过程的博客。那我们就开始。 knn算法原理不清楚的近邻算法_百度百科，点击这里。代码内容编码习惯有不好的地方，请大方地提出您的建议导入模块 import random import time # 测试性能的用途 import math from sklearn.datasets import l...

86.k最近邻分类

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11-21

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值，就相当于用较小的邻域中的训练实例进行预测，“学习”的近似误差会减小，只有与输入实例较近（相似的）训练实例才会对预测结果起作用；但缺点是“学习”的估计误差会增大，预测结果会对近邻的实例点非常敏感，如果近邻的实例点刚好是噪声，预测就会出错。值，就相当于用较大的邻域中的训练实例进行预测，其优点是可以减少学习的估计误差，但缺点是学习的近似误差会增大。代表所有的训练实例的数量），那么无论输入实例是什么，都会预测它属于训练实例中最多的类，很显然，这样的模型完全忽略了训练实例中大量的有用信息，是不可取的。

机器学习算法之——K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法原理讲解

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K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法详解及Python实现上星期写了Kaggle竞赛的详细介绍及入门指导，但对于真正想要玩这个竞赛的伙伴，机器学习中的相关算法是必不可少的，即使是你不想获得名次和奖牌。那么，从本周开始，我将介绍在Kaggle比赛中的最基本的也是运用最广的机器学习算法，很多项目用这些基本的模型就能解决基础问题了。

机器学习——K-近邻算法（实验二）

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knn实验中有一个关键点：k k的取值很大程度决定了实例的准确性，其实k值是KNN算法的一个超参数，k的含义即参考K取值较小时，模型复杂度（容量）高，训练误差会减小，泛化能力减弱；K取值较大时，模型复杂度低，训练误差会增大，泛化能力有一定的提高。如何选择k值，我们可以利用交叉验证不断尝试最优值，从选取一个较小的K值开始，不断增加K的值，然后计算验证集合的方差，最终找到一个比较合适的K值。