利用python中的库实现knn分类

最新推荐文章于 2025-05-23 21:06:00 发布
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分类专栏： python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41789633/article/details/79704211
本文介绍了一个简单的KNN分类器应用案例，通过sklearn库加载鸢尾花数据集并训练KNN模型，最后预测一个样本属于哪种鸢尾花。

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

from sklearn import neighbors

from sklearn import datasets

knn=neighbors.KNeighborsClassifier()

iris=datasets.load_iris()

print(iris)

knn.fit(iris.data,iris.target)

predictlabel=knn.predict([0.1,0.2,0.3,0.4])

print(predictlabel)

利用python实现KNN分类器
bigfacesafdasgfewgf
09-27 2372
熟悉KNN分类器已经
python knn
weixin_41396062的博客
04-17 327
写了一半，保存一下 import pickle import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt #from knn import KNearestNeighbor class KNearestNeighbor(object): """ a kNN classifier with L2 distance """ d...
Python 中的 KNN 算法详解：从原理到实战
最新发布
LNNNNNNNNLLLL的博客
05-23 1094
在机器学习的众多算法中，K 近邻（K-Nearest Neighbors，简称 KNN）算法以其简单直观的原理和广泛的适用性脱颖而出。例如，在一个二分类问题中，如果 K=3，找到的 3 个近邻样本中有 2 个属于类别 A，1 个属于类别 B，那么待预测样本就会被归类为类别 A。具体来说，对于一个待预测的样本，KNN 算法会在训练集中找到与它距离最近的 K 个样本，然后根据这 K 个样本的标签来决定待预测样本的标签。可以根据数据的特征类型和分布情况，尝试不同的距离度量方法，如将欧氏距离改为曼哈顿距离：​。
Python之KNN算法
qq_43353213的博客
09-16 430
KNN分类算法 1.优缺点 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高 适用数据范围：数值型和标称型 2.k近邻算法 如图：X周围最近有5个邻居（距离），其中4个是W1,1个W3，所以判定X是W1类别 3.实现KNN算法 对未知类别属性的数据集中的每个点依次进行以下操作： 1.计算已知类别数据集中的点与未知点之间的距离 2.按照距离递增次序排列 3.选取与未知点距离最小的K个点 4.确定前k个点所在类别出现的频率 5.返回前k个点出现频率最高的类别作为未知点的预测分类 注
Python knn算法
youyouxiong的博客
04-15 657
KNN（K-Nearest Neighbors）算法，即K最近邻算法，是一种基本且广泛使用的分类和回归方法。在分类问题中，KNN通过查找一个样本点的K个最近邻居，然后根据这些邻居的类别通过多数投票或加权投票来预测该样本点的类别。在回归问题中，KNN则是根据K个最近邻居的值来预测目标值。此外，KNN算法在处理大数据集时可能会比较慢，因为它需要计算每个测试样本与所有训练样本之间的距离。实例，并设置了K的值（在这个例子中是5）。接着，我们使用训练集数据训练KNN模型，并在测试集上进行预测。然后，我们创建了一个。
python实现KNN算法
ThisisWilli
04-27 310
具体代码如下 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class myKNN(): def __init__(self, k): self.k = k def compute(self, X_train, y_train, X_test): dist = [] i...
基于python实现KNN分类算法
09-19
在Python中实现KNN算法，通常会涉及到以下几个步骤： 1. 数据预处理：首先，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。在KNN算法中，数据标准化也是一个重要的环节。如代码所示，`...
在python中利用KNN实现对iris进行分类的方法
09-19
总结一下，本篇介绍了如何在Python中利用KNN算法对鸢尾花数据集进行分类。主要步骤包括加载数据、划分数据集、数据预处理、构建和训练KNN模型、预测类别以及评估模型性能。KNN算法的精髓在于寻找最近的邻居并根据...
利用 Python 实现 KNN 算法
07-25
在这个课程设计中，我们将探讨如何利用 Python 实现 KNN 算法来解决一个具体的案例——根据纸巾的“酸腐蚀时间”和“能承受的压强”这两个变量判断其品质好坏。 首先，我们需要理解 KNN 算法的基本原理。KNN 的核心...
kNN(python实现)
05-23
kNN(python实现)http://blog.youkuaiyun.com/u011067360/article/details/45937327
kNN分类器和两个实例-Python
11-06
kNN基本分类器，以及两个运用kNN算法的实例：约会网站的配对和手写识别系统，包含数据源。
python实现knn算法分类（可视化）
09-25
利用sklearn生成样本数据，使用knn算法进行分类，实现可视化，使用python算法
基于SKLearn的KNN分类
04-10
基于python库的SKLearn的KNN分类，将用户产生的报文有用的部分摘取出来，进行KNN分类处理，并检测分类的正确度
Python实现KNN算法
qq_31247885的博客
09-08 491
前段时间学了一段时间的机器学习理论，现在试试使用Python实现一下，本人实java开发，也是刚开始学习Python，记录一下。 本文参考自：http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/16955347 一、kNN算法分析        K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它
机器学习Python学习——KNN算法
m0_52868215的博客
10-03 1866
1.1 KNN算法的简介 1.1 KNN算法的简介 KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近...
KNN原理-python实现
荔枝童鞋的博客
05-18 3234
《机器学习实战》 KNN-python实现
用python实现kNN分类算法
♂♂♂stridehuan♂♂♂
12-17 2204
k-近邻算法是基本的机器学习算法，算法的原理非常简单： 输入样本数据后，计算输入样本和参考样本之间的距离，找出离输入样本距离最近的k个样本，找出这k个样本中出现频率最高的类标签作为输入样本的类标签，很直观也很简单，就是和参考样本集中的样本做对比。下面讲一讲用python实现kNN算法的方法，这里主要用了python中常用的numpy模块，采用的数据集是来自UCI的一个数据集（https://ar
Python实现kNN分类算法详解
"使用python实现kNN分类算法" k-近邻(k-Nearest Neighbors, kNN)是一种基于实例的学习，或称为惰性学习。它假设数据集中存在一个最佳的决策边界，该边界将不同类别的样本分开。kNN算法在预测时才执行学习过程，即对...
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