机器学习sklearn knn

最新推荐文章于 2025-07-25 20:46:41 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 sklearn
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32005671/article/details/60763821
本文通过使用Scikit-learn库中的鸢尾花数据集，演示了如何利用K最近邻(KNN)算法进行分类预测。主要内容包括数据集加载、训练测试集划分、KNN模型训练及预测结果对比。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

from __future__ import print_function
from sklearn import datasets
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

iris = datasets.load_iris()
iris_X = iris.data
iris_y = iris.target

# print(iris_X[:2, :])
# print(iris_y)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    iris_X, iris_y, test_size=0.3)

knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)
print(knn.predict(X_test))
print(y_test)
【python 机器学习】sklearn KNN算法
m0_62599305的博客
02-12 704
想象你和你的小伙伴在一起玩游戏。如果你想知道自己和其他人有多像，你可以去看和你长得最像的 K 个小伙伴，看看他们喜欢什么东西，然后根据他们的喜好来决定你喜欢什么东西。KNN 算法是一个简单且直观的分类与回归算法，特别适用于样本量较小、数据分布清晰的情况。通过选择合适的 K 值和距离度量，可以得到较好的预测性能。然而，对于大规模数据集，KNN 的计算开销较大，因此在实际应用中需要谨慎选择。
基于sklearn的机器学习 — KNN
09-06 2017
k-nearest neighbors（KNN）算法是监督机器学习中最简单但最常用的算法之一。KNN通常被认为是一种惰性的学习算法，从技术上讲，它只是存储训练数据集，而不经历训练阶段。KNN的原理是将新样本的特征与数据集中现有样本的特征进行比较。然后通过算法选择最接近的k个样本（k是自定义参数），新样本的输出是基于"k"最近样本的多数类(用于分类)或平均值(用于回归)确定的。
Java开发环境搭建详细步骤
qq_36243386的博客
01-24 830
安装JDK 首先下载jdk进官网下载jdk   选择相应的系统。 一键安装即可。 安装后会有两个jre，一个jdk内部的，和jdk外部的 关于两套jre的解释 一个jre文件在JDK的外部，一个jre文件在JDK内部，这就是所谓的专用JRE和公用JRE 专用 JRE 安装 JDK 时，会安装一个专用 JRE，并且您可以选择安装一个公共副本。需要专用 JRE 才能运行 JDK ...
机器学习sklearn-KNN
kongqing23的博客
01-17 834
目录 1 概述 2 sklearn中的聚类算法 2.1 聚类算法的模型评估指标 2.2重要参数init & random_state & n_init 初始化质心 2.3 重要参数max_iter & tol：让迭代停下来 3 Kmeans做矢量量化 1 概述 机器学习当中，有相当一部分算法属于“无监督学习”，无监督的算法在训练的时候只需要特征矩阵X，不需要标签。PCA降维算法就是无监督学习中的一种，聚类算法，也是无监督学习的代表算法之一。 聚类算法又叫..
机器学习Sklearn实战——KNN算法
Grateful_Dead424的博客
10-24 5223
KNN鸢尾花分类 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import datasets import numpy as np X,y = datasets.load_iris(True) X = X[:,:2] plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors =
机器学习——KNN算法
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enlybbq的博客
07-25 1189
(n_neighbors=5, # 邻居数量(K值)，默认5weights='uniform', # 权重方式：'uniform'(等权)或'distance'(距离反比)algorithm='', # 近邻搜索算法：'ball_tree'、'kd_tree'、'brute'或'auto'leaf_size='30', # 树结构的叶节点大小，影响效率p=2, # 距离度量参数：1=曼哈顿距离，2=欧氏距离metric='minkowski', # 距离度量方式，默认明可夫斯基距离。
机器学习 --- KNN算法
m0_73338216的博客
05-15 616
KNN（K-近邻）算法是一种基于距离度量的分类算法，通过计算测试样本与训练样本的距离，选择K个最近邻样本，根据其多数类别判断测试样本的类别。KNN算法简单易用，但存在计算量大、高维数据效果差等缺点。使用sklearn库中的KNeighborsClassifier可以轻松实现KNN算法。本文以鸢尾花数据集为例，展示了KNN算法的完整流程，包括数据加载、标准化、模型训练、评估和预测。通过训练和测试，模型准确率达到93.3%，并保存了模型用于后续推理。KNN算法适用于小规模数据集，但在处理大规模或高维数据时需谨慎
KNN算法（二） sklearn KNN实践
weixin_45014385的博客
03-20 4739
上次介绍了KNN的基本原理，以及KNN的几个窍门，这次就来用sklearn实践一下KNN算法。 一.Skelarn KNN参数概述 要使用sklearnKNN算法进行分类，我们需要先了解sklearnKNN算法的一些基本参数，那么这节就先介绍这些内容吧。 def KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5, weights='uniform', algorithm = '', ...
《机器学习》——KNN算法
will be blogging
12-26 1448
一、KNN介绍全称是k-nearest neighbors，通过寻找k个距离最近的数据，来确定当前数据值的大小或类别。是机器学习中最为简单和经典的一个算法。二、KNN算法的基本要素K值的选择：K值代表选择与新测试样本距离最近的前K个训练样本数，通常K是不大于20的整数。K值的选择对算法结果有重要影响，需要通过交叉验证等方法来确定最优的K值。距离度量：常用的距离度量方式包括闵可夫斯基距离、欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦距离等。其中，欧氏距离在KNN算法中最为常用。
《菜菜的机器学习sklearn课堂》聚类算法Kmeans
2401_85767131的博客
06-18 1009
聚类算法无监督学习与聚类算法我们已经学习了，他们虽然有着不同的功能，但却都属于。机器学习当中，还有相当一部分算法属于，无监督的算法在训练的时候。我们曾经学过的PCA降维算法就是无监督学习中的一种。聚类算法，也是无监督学习的代表算法之一。，其目的是将数据划分成有意义或有用的组（或这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成，也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。
基于鸢尾花数据集的sklearn KNN分类.zip
04-02
鸢尾花数据集常被用作新手入门机器学习算法时的第一个实践项目，因为它数据量适中且易于理解，同时适用于多种监督学习算法，如逻辑回归、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树以及各种集成方法等。
knn算法中关于k的取值
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此实例是利用svm算法预测乳腺癌肿瘤是良性还是恶性，数据格式如下图所示：第一列表示编号，2到10列表示数据属性，第11列表示肿瘤标签2表示良性4表示恶性。 代码如下 from sklearn import svm import pandas from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.met
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甲状腺疾病是常见的内分泌疾病的一种，主要是由于甲状腺功能分泌不正常引起。长期的分泌不足或过剩，都会对身体产生危害，需及早治疗。射频消融的原理是利用物理热能对结节进行的原位灭火治疗，人体对于灭活坏死的组织具有吸收排除的特性，可以在一定时间内使坏死的组织消失。射频消融的核心是温度的控制，电路设计为立体电阻抗反馈式自动控制，消融温度达70°C便自动中止电流，既保证病变组织坏死，又不会损伤正常细胞。同时，
模型保存save
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from __future__ import print_function from sklearn import svm from sklearn import datasets clf = svm.SVC() iris = datasets.load_iris() X, y = iris.data, iris.target clf.fit(X, y) # method 1: pickle
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