KNN分类算法

最新推荐文章于 2020-08-16 01:37:41 发布

原创

最新推荐文章于 2020-08-16 01:37:41 发布 · 193 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#KNN #分类算法 #机器学习

该博客探讨了KNN分类算法的原理，介绍了使用UCI的乳腺癌数据集进行训练和预测的过程，并提供了相关程序代码，欢迎读者提出改进意见。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

原理

在这里插入图片描述

数据集

http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/wdbc.data

在使用时我直接放入到了txt中并且加上了标题栏，要不要都无所谓，但是程序需要稍作修改不然就会少一条数据。

ID	Diagnosis	radius_mean	texture_mean	perimeter_mean	area_mean	smoothness_mean	compactness_mean	concavity_mean	concave_mean	symmetry_mean	fractal_mean	radius_sd	texture_sd	perimeter_sd	area_sd	smoothness_sd	compactness_sd	concavity_sd	concave_sd	symmetry_sd	fractal_sd	radius_max	texture_max	perimeter_max	area_max	smoothness_max	compactness_max	concavity_max	concave_max	symmetry_max	fractal_max

程序

写的不好，欢迎指正

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# author：albert time:2018/11/28
import random


def read_dataset(address, val_list):  # 将txt中的数据读到list中
    f = open(address)
    colum = f.readline()
    while len(colum) != 0:
        val_list.append(colum.split('\t'))
        colum = f.readline()
    return val_list


def split_dataset(dataset, percent):  # 输入想分割的数据集和分割比例，返回percent比例的训练集和剩下的训练集
    dataset.remove(dataset[0])  # 去表头
    n = int(len(dataset) * percent)
    test_data =[]
    while n >0:
        number = random.randint(0, len(dataset)-1)
        test_data.append(dataset[number])
        dataset.remove(dataset[number])
        n = n-1
    return<