Tensorflow实现K近邻分类器

最新推荐文章于 2024-05-10 17:06:05 发布

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/haoronge9921/article/details/81037669

该博客介绍了如何使用Tensorflow实现K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)分类器。首先，解释了K近邻模型的基本原理，包括距离度量、K值的选择和分类决策规则。接着，通过代码示例展示了在Tensorflow中应用KNN分类器的过程，特别提到了由于数据集可能下载失败，需要预先准备mnist数据集。" 89463162,6847885,使用PaddlePaddle与Flask构建图像识别接口,"['Python', 'Web开发', 'Flask框架', 'PaddlePaddle', '图像处理']

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Tensorflow实现K近邻分类器

1、K近邻分类模型基本原理

首先，存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，井且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输人没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是K近邻算法中k的出处，通常来说，k不大于20.最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。

K近邻分类模型的三个基本要素：

（1）距离度量

（2）K值的选择

（3）分类决策的规则

2、使用tensorflow实现k近邻分类器

import numpy as np
import os
import tensorflow as tf
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

# 导入MNIST数据集
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import i