数据分类

本文介绍了Python数据建模的概念,并详细讲解了数据分类的过程,包括明确需求、选择算法、编程实现等步骤。重点探讨了常见的分类算法如KNN,并详细阐述了KNN算法的实现步骤,包括数据处理、向量化、距离计算和分类。同时,通过手写体数字识别的例子展示了KNN算法的实际应用。

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1、Python数据建模概述

  • 数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织,建立一个适合的模型对数据进行处理。
  • 在数据分析与挖掘中,我们通常需要根据一些数据建立起特定的模型,然后处理。
  • 模型的建立需要依赖于算法,一般,常见的算法有分类、聚类、关联、回归等。

2、Python数据分类实现过程

数据分类主要处理现实生活中的分类问题,一般处理思路如下:

  • 1、首先明确需求并对数据进行观察
  • 2、其次,确定算法
  • 3、确定步骤
  • 4、编程实现

3、常见的分类算法

常见的分类算法主要有:

  • 1、KNN算法
  • 2、贝克斯方法
  • 3、决策树
  • 4、人工神经网络
  • 5、支持向量机(SVM)

4、KNN算法与手写体数字识别

4.1 KNN算法的实现步骤

  • 1、处理数据
  • 2、数据向量化
  • 3、计算欧几里得距离
  • 4、根据距离进行分类

4.2 KNN算法的python实现

from numpy import *
import operator
def knn(k,testdata,traindata,labels):
	traindatasize=traindata.shape[0]  # 数据行数,即数据个数
	# 从列方向扩展
	# tile(a,(size,1))
	dif=tile(testdata,(traindatasize,1))-traindata  #扩展为相同维度后计算差值
	sqdif=dif**2  # 平方
	sumsqdif=sqdif.sum(axis=1) # 各列平方和
	distance=sumsqdif**0.5     # 计算距离
	sortdistance=distance.argsort() #距离排序,得到序号
	count={
   }
	for i in range(0,k):
		vote=labels[sortdistance[i]]    # 投票结果,类别
		count[vote]=count.get(vote,0)+1 # 统计类别出现次数
	sortcount=sorted(count.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
	return sortcount[0][0]

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