使用sklearn实现KNN

最新推荐文章于 2025-05-15 13:30:10 发布
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#人工智能 

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

参数

n_neighbors邻居的数量
weights投票的权重，可选‘uniform’，‘distance’ ，或者自定义。
algorithm搜索邻居的算法，可选{‘auto’, ‘ball_tree’, ‘kd_tree’, ‘brute’}
leaf_size指定KD树或者ball树种叶子节点的数量。
metric距离的计算方式，默认闵可夫斯基。
metric_params距离的计算方式的参数。

KNN算法的sklearn实践
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sklearn-KNN
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判断    物以类聚，人以群分。    1. 创建坐标系衡量    2. 计算距离来表现相似度，大致判断出主体类型    就是这样了。    不过加入一个条件，选取周边的范围。因为范围太大的话，实际上就取决于样本中数据的比例了。    汉奸接触的太君不多，良民很少，不过他还是汉奸啊。样式    总体流程就是这样，封装了之后就只剩下逻辑拼装了，细节全屏蔽。from sklearn import ne...
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KNN算法 核心思想 未标记的数据样本，通过距离其最近的k个数据样本进行投票 算法原理 便利所有的样本点，计算每个样本点与待分类数据的距离，找出k个距离最近的点，统计每个类别的个数，投票数据最多的类别即为样本点的类别。 优点 准确性高，对异常值和噪声的容忍度较高 缺点 计算量大，需要将所有数据在内存中计算。 算法参数 k,k越大，模型偏差越大，对噪声的容忍度越大，容易造成欠拟合,k越小，模型方差越...
sklearn学习之KNN
影子
04-18 2618
机器学习之sklearn（knn） 文章目录前言一、KNN是什么？二、KNN原理三、使用步骤1.引入库以及参数说明2.应用场景（鸢尾花分类）四、KNN的优缺点五、k临近（KNN）与K-means的区别？1、算法原理区别2、算法本质区别3、算法相似点总结 前言 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、KNN是什么？ KNN(K-Nearest Neighbor)是最简单的机器学习算法之一，可以用于分类和回归，是一种监督学习算法。它的思路是这样，如果一个样本在特征空间中的K个最相似(即特
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本关任务:使用 sklearn 实现 knn 算法
09-13
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sklearn knn与kmeans
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鸢尾花数据集 导入库 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import Standa...
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every place is the center of the universe
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参考： Scikit Learn - KNN Learning 1.6最近邻算法 https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html k-NN 最近邻算法 特点 非参数化：没有数据分布的假设，模型架构由数据集决定 惰性/基于实例机制：不会去构造一个泛化的内部模型，而是简单地存储训练数据的实例。 计算步骤 1.计算并存储训练集中每个样本的 k 个最近邻域。 2.对于未标记的样本，它会从数据集中检索 k 个最近的相邻要素。然后在这些k-最近的邻居中，它通过投票来预测类
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K近邻的详细算法，建议参考李航老师的统计学习方法。下面是python3的代码from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import numpy as np data = [] with open('E:\python文件\py...
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