knn算法的部分处理操作

K近邻算法(KNN)及案例(Python) 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 阅读详情

蜜汁KNN

基本步骤

在训练集中数据和标签已知的情况下,输入测试数据,将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较,找到训练集中与之最为相似的前K个数据,则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类,其算法的描述为:

1)计算测试数据与各个训练数据之间的距离;

2)按照距离的递增关系进行排序;

3)选取距离最小的K个点;

4)确定前K个点所在类别的出现频率;

5)返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。

实现代码

离散化处理输出版
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#define MAX 1000007 
#define MAXN 1003 
#define FOR(i,j,k) for(i=j;i<=k;++i)
using namespace std;
struct sss{
    int x,y;
    double d;
    char c;
};
sss p[MAXN];
int n,px,py;
int comp(sss x,sss y)
{
    return x.d<y.d;
}
int sqr(int x)
{
    return x*x;
} 
int main()
{
    freopen("1.txt","r",stdin);
    char ccc;
    scanf("%d%d%d",&n,&px,&py);
    int i,j,k,l;
    FOR(i,1,n)
        {
             scanf("%d%d%c%c",&p[i].x,&p[i].y,&ccc,&p[i].c);
             p[i].d=sqrt(sqr(p[i].x-px)+sqr(p[i].y-py));
        }
    sort(p+1,p+1+n,comp);
    int b[255];
    int hs[255];
    int t=0;
    k=sqrt(n);
    FOR(i,1,k)
        {
            if (!b[p[i].c]) {
                                t++;
                                hs[t]=p[i].c;
                            }
            b[p[i].c]++;
        }
    int s=0;
    char ans;
    FOR(i,1,t)

            if (b[hs[i]]>s) 
                        {
                            ans=hs[i];
                            s=b[hs[i]];
                        }
    printf("%c",ans);
    return 0;
}


非离散化改进版
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#define MAX 1000007 
#define MAXN 1003 
#define FOR(i,j,k) for(i=j;i<=k;++i)
using namespace std;
struct sss{
    int x,y;
    double d;
    char c;
};
sss p[MAXN];
int n,px,py;
int comp(sss x,sss y)
{
    return x.d<y.d;
}
int sqr(int x)
{
    return x*x;
} 
int main()
{
    freopen("1.txt","r",stdin);
    char ccc;
    scanf("%d%d%d",&n,&px,&py);
    int i,j,k,l;
    FOR(i,1,n)
        {
             cin>>p[i].x>>p[i].y>>p[i].c;
             p[i].d=sqrt(sqr(p[i].x-px)+sqr(p[i].y-py));
        }
    sort(p+1,p+1+n,comp);
    int b[255]={0};
    int hs[255]={0};
    int t=0;
    k=sqrt(n);
    if (k%2==0) k++;
    FOR(i,1,k)
        {   b[p[i].c]++;t=max(t,b[p[i].c]);}
    FOR(i,1,255)
        { if (b[i]==t) {putchar(i);printf("\n");}}
    return 0;
}














测试数据

1.txt:
24 7 4
2 2 r
2 5 r
2 8 r
2 10 r
3 3 b
3 9 r
4 5 r
4 10 r
5 8 r
6 4 b
7 3 b
7 6 r
8 8 b
9 5 b
10 2 b
10 3 b
10 4 b
11 6 b
11 7 b
11 8 r
12 9 r
13 2 b
13 5 b
这里写图片描述
输出:b答案正确

好啦,继续加油

“`

【机器学习】K-近邻算法(KNN)全面解析 K-近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种基于实例的学习方法,属于监督学习范畴。它的工作原理简单直观:给定一个训练数据集,对新的输入实例,KNN算法通过计算其与训练集中每个实例的距离,找出距离最近的K个邻居,然后根据这些邻居的类别(对于分类任务)或值(对于回归任务)来预测新实例的类别或值。KNN因其简单高效和无需训练过程的特点,在众多领域中得到广泛应用,如模式识别、推荐系统、图像分类等。KNN算法的核心思想是“物以类聚”,即相似的数据应有相似的输出。 阅读详情

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