展开

关键词

KNN及其Python

k-NN是一种基本的分类和回归方,用于分类时,思路较简单:通过计不同特征之间的距离方来得到的k个训练例,根据k个例的类别采用多数表决等方式进行预测。 k=1的情况被称为。如果选择较大k值,相当于用较大领域中的训练例进行预测,此时容易出一些较远的训练例(不相似的)也会对预测起作用,k值得增大就意味着整体模型变简单了。 三、步骤:step.1---初始化距离为大值step.2---计未知样本和每个训练样本的距离diststep.3---得到目前K个样本中的大距离maxdiststep.4---如果 dist小于maxdist,则将该训练样本作为K-样本step.5---重复步骤2、3、4,直到未知样本和所有训练样本的距离都完step.6---统计K-样本中每个类标号出的次数step 四、优化k-NN时,主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速搜索,这点对于维数大及训练数据容量大的特征空间尤为重要,k-NN简单的是线性扫描,即计每个输入例和训练例的距离,训练集很大时

1.5K70

K(KNN)介绍及

KNN,即K nearest neighbor,K。KNN的思想非常简单,所需的数学知识较少。 比如下图,星星是一个新的样本,要判断星星是属于蓝色的还是黄色的样本分类,就要看它周围的居是什么分类。假设K=3,就是看周围三个点的分类,如图,周围有两个红点,一个黄点,应该归类为红色类别。? KNN的计中,先计距离,比较常见的是欧拉距离:?也就是两个点(或者多个点)对应的横纵坐标差的平方和,然后开平方。 根据欧拉距离写一个KNN的:def KNN_test(X_train, y_train, test, K): distance = ] c = Counter(topK_target) return c.most_common(1)判断刚才的点是属于哪一类:KNN_test(data, target, X, 6)sklearn中的:from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

25420
  • 广告
    关闭

    50+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的50+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    K的Python

    今天,我们来一起学习KNN的基本原理,并用Python后,通过一个案例阐述其应用价值。 它并未试图建立一个显示的预测模型,而是直接通过预测点的临训练集点来确定其所属类别。K主要基于三大基本要素:K的选择;距离度量方的确定;分类决策规则。 KNN的原理步骤K施步骤如下:根据给定的距离度量,在训练集TT中寻找出与xx的kk个点,涵盖这kk个点的xx的域记作Nk(x)Nk(x);在Nk(x)Nk(x)中根据分类决策规则决定样本的所属类别 分类决策规则K中的分类决策多采用多数表决的方进行。它等价于寻求经验风险小化。但这个规则存在一个潜在的问题:有可能多个类别的投票数同为高。这个时候,究竟应该判为哪一个类别? KNN的优缺点优点精度高对异常值不敏感没有对数据的分布假设缺点计复杂度高在高维情况下,会遇到『维数诅咒』的问题.KNNimportosos.chdir(D:my_python_workfileProjectWritting

    60290

    knn Kpython

    https:blog.csdn.nethaluoluo211articledetails78177510 本文主要内容:knn K原理sklearn knn的使用,以及cross validation 交叉验证numpy knnknn改进方----1 knn K原理K:给定一个训练数据集,对新的的输入例,在训练数据集中找到与该的的K个例,这K个例的多数属于某个类, (一般多数表决)为K的三个基本要素。 如果K=3,那么离绿色点的有2个红色三角形和1个蓝色的正方形,这3个点投票,于是绿色的这个待分类点属于红色的三角形。 如果K=5,那么离绿色点的有2个红色三角形和3个蓝色的正方形,这5个点投票,于是绿色的这个待分类点属于蓝色的正方形。可见K值的选择对分类的结果还是有很大的影响。1.2 距离度量??

    1.5K30

    pythonkNN(

    什么是可以用于分类和回归,这里以分类为例。 给定一个训练集,对新输入的例,在训练数据集中找到与该的k个例,这k个例的多数属于某个类,就把该输入例分为这个类模型的三个基本要素?距离度量、K值的选择和分类决策规则。 接下来是代码:from __future__ import print_function, divisionimport numpy as npfrom mlfromscratch.utils import _vote(k_nearest_neighbors) return y_pred 其中一些numpy中的函数用:numpy.bincount()?numpy.argmax():? 理论知识:来自统计学习方代码来源:https:github.comeriklindernorenML-From-Scratch

    25520

    python k_python中的k示例

    参考链接: K居的Pythonpython k      K居(KNN) (K-Nearest Neighbors (KNN))      KNN is a supervised 预测从未知点x到数据中所有点的距离。 然后,通过增加与x的距离来对数据中的点进行排序。 通过从“ K”个点预测多数标签来进行预测。        这会将方差引入分类中,我们可以稍后通过具体选择佳K值来进行改进。 这可以使用肘部方。        我们可以尝试通过修改居数来提高结果的准确性。 这可以使用肘部方。        https:towardsdatascience.comk-nearest-neighbors-algorithm-in-python-by-example-79abc37a4443 python k

    19000

    图解》note 10 K1.K简介2.python方式3.K的优缺点

    这是《图解》第十篇读书笔记,内容主要是K的介绍。 1.K简介K(K-nearest neighbor)是一个给定训练数据,根据样本数据的K个例的类别来判断样本数据的类别或数值的。 该可细分为两种类型:判断样本类别的分类,计样本数据的值的。2.python方式可用python的scikit-learn包K。 调用包的方式如下:from sklearn import neighbors#K的分类classifier=neighbors.KNeighborsClassifier()#K的回归 regressor=neighbors.KNeighborsRegressor()3.K的优缺点3.1优点(1)可处理分类问题和回归问题。

    351100

    k-数字识别

    总体来说这本书是不错的,对于的原理概述的比较准确,就是战的代码过于简略,入门机器学习的话还是值得一看的进入正题,由于大一一年都在和黑乎乎的终端打交道,感觉c系语言用久了想换一下,就花几天上手了机器学习的 KNN,着手做一个有关数字识别的部分,一开始的设想很丰满,打一个手写数字识别的,后来只有一周时间,没空看到那么深的部分,不过后来做出01图像模拟的时候发也差不多,后的成品和设想还是有点差别的 ~相关项目都已上传至我的Github,如果喜欢可以给个Star噢k-数字识别项目大体思路:k-数字识别(01串构成1024个模拟像素点)1.先用c++随机生成10*200+左右的训练集 ,按下划线命名保存在文件夹中 训练集:测试集=2:12.将数据存入一维向量3.采用k对每一个测试样例分析,数为3,不宜过多4.分析错误率 错误数lab3_0930压缩包已有c++代码生成的测试集和训练集 fr.readline() # 将每行前32字符转成int存入向量 for j in range(32): returnVect = int(lineStr) return returnVect # kNN

    16330

    K分类案例

    对于一名机器学习的践者来讲,这是一个好习惯。 #使用K分类器对测试数据进行类别预测,预测结果储存在变量y_predict中。 K属于无参数模型中非常简单一种。然而,正是这样的决策,导致了其非常高的计复杂度和内存消耗。 因为该模型每处理一个测试样本,都需要对所有预先加载在内存的训练样本进行遍历、逐一计相似度、排序并且选取.K个训练样本的标记,进而做出分类决策。 这是平方级别的复杂度,一旦数据规模稍大,使用者便需要权衡更多计时间的代价。

    28220

    统计学习方之K1.k(k-nearest neighbor,k-NN)2.k模型3.k

    1.k(k-nearest neighbor,k-NN) k是一个基本分类和回归方,k-NN的输入时例的特征向量,对应于特征空间的点,输出是力的类别,可以取多类。 (xN,yN) 输出:例x所属的类y 步骤: (1)根据给定的距离度量,在训练集T中找出与x的k个点,涵盖这k个点的x的域记作Nk(x) (2)在Nk(x)中根据分类决策规则,如多数表决决定 当k==1的时候,称为,对于输入的例点,x,将训练数据集中与x的点的所属类别作为x的类。 此时预测的结果会对例点非常敏感,因为影响分类的都是比较的样本,但一旦出噪点,预测就会出错。 01损失函数(CSDN) 3.kk-NN,主要考虑的问题是如何对训练集进行快速k搜索。简单方式:线性搜索,对于数据量很大时,此方是不可行的。

    58850

    K-(KNN)

    1.什么是knn百度百科介绍的已经很详细,在此只作简单介绍。存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据 与所属分类的对应关系。 输人没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的 特征进行比较,然后提取样本集中特征相似数据()的分类标签。 一般来说,我们 只选择样本数据集中前K个相似的数据,这就是K-中K的出处,通常K是不大于20的整数。 后 ,选择K个相似数据中出次数多的分类,作为新数据的分类。 2.knn的优缺点:优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点:时间复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围:数值型和标称型。 )X_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data,target,test_size=0.1) 6.例化并开始训练数据#声明knn =

    30450

    K-

    K-概述(k-Nearest Neighbor,KNN)K-采用测量不同的特征值之间的距离方进行分类。 3.分析数据:可使用任何方。4.训练:此步骤不适用与K-5.测试:计错误率。 6.使用:首先需要输入样本数据和结构化的输出结果,然后运行k-判定输入数据分别属于哪个分类,后应用对计出的分类执行后续的处理。2. __name__ == __main__: #创建数据集 group, labels = createDataSet() #打印数据集 print(group) print(labels)3. k-对未知类别属性的数据集中的每个点一次执行以下操作 :计已知类别数据集中的点与当前点之间的距离;按照距离增序排序;选取与当前点距离的k个点;决定这k个点所属类别的出频率;返回前k个点出频率高的类别作为当前点的预测分类。

    72750

    K

    k的思想了,是kk=1时的一种特殊情况。 ,c3.终的分类结果为argmaxiCi在这里argmaxiCi表示大的值Ci对应的那个类i。如果看k=1,k退化成。 k简单,缺点是当训练样本数大、特征向量维数很高时计复杂度高。因为每次预测时要计待预测样本和每一个训练样本的距离,而且要对距离进行排序找到的k个样本。 我们可以使用高效的部分排序,只找出小的k个数;另外一种加速手段是k-d树快速的样本查找。一个需要解决的问题是参数k的取值。这需要根据问题和数据的特点来确定。 在时可以考虑样本的权重,即每个样本有不同的投票权重,这称方称为为带权重的k。另外还其他改进措施,如模糊k。kNN也可以用于回归问题。

    78411

    K

    k的思想了,是kk=1时的一种特殊情况。 image.pngk简单,缺点是当训练样本数大、特征向量维数很高时计复杂度高。因为每次预测时要计待预测样本和每一个训练样本的距离,而且要对距离进行排序找到的k个样本。 我们可以使用高效的部分排序,只找出小的k个数;另外一种加速手段是k-d树快速的样本查找。一个需要解决的问题是参数k的取值。这需要根据问题和数据的特点来确定。 在时可以考虑样本的权重,即每个样本有不同的投票权重,这称方称为为带权重的k。另外还其他改进措施,如模糊k。 image.png同类样本尽量都成为居节点;而不同类型的样本会拉开距离。这会有效的提高kNN的分类精度。验程序下面用一个例子程序来演示kNN的使用,这里我们对2个类进行分类。

    58010

    k-

    《机器学习战》一书介绍的第一个是k-。简单的说,k-采用测量不同特征值之间的距离方进行分类。 其工作机制非常简单:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其的k个训练样本,然后基于这k个“居”的信息来进行预测。《机器学习战》一书给出的示例都是分类,其也适用于回归任务。 在分类任务中可使用“投票”,即选择这个k个样本中出多的类别标记作为预测结果; 在回归任务中可使用“平均”,即将这k个样本的值输出标记的平均值作为预测结果。 k-上也比较简单,以分类任务为例,首先是准备训练样本,训练样本都存在标签,也就是我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。 输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与训练样本对应的特征进行比较,然后提取样本集中特征相似数据()的分类标签。一般来说,选择k个相似的数据,这就是k-中k的出处。

    19920

    K-

    K-&python中k-使用&模型评估 概述简单地说,k采用测量不同特征值之间的距离方进行分类。k-优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后提取样本集中特征相似数据()的分类标签。 一般来说,我们只选择样本数据集中前k个相似的数据,这就是k-中k的出处,通常k是不大于20的整数。后,选择k个相似数据中出次数多的分类,作为新数据的分类。 简单创建训练数据集&待分类数据# 导包import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt train_data = np.array().reshape ,test_lable)超参数&模型参数超参数:在模型运行前需要决定的参数模型参数:过程中学习的参数显然,KNN中没有模型参数寻找佳超参数sklearn_KNeighborsClassifier

    25510

    KNN

    K(KNN,k-NearestNeighbor)分类是数据挖掘分类技术中简单的方之一。所谓K,就是k个居的意思,说的是每个样本都可以用它的k个居来代表。 kNN的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。 该方在确定分类决策上只依据的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方在类别决策时,只与极少量的相样本有关。 -- 百度百科KNN思想根据上文 K-means 分类,可以将一堆 毫无次序 的样本分成N个簇,如下:? ,分类的标准和选取的K值有很大关系KNN假设训练样本为:clusters = { cluster2: {H: {y: 25, x: 27}, F: {y: 30, x: 36}, G: {y

    32640

    k-

    k-(kNN)采用测量不同特征值之间的距离方进行分类。使用数据范围:数值型和标称型。优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点:计复杂度高、空间复杂度高。 k-的一般流程:收集数据。准备数据:格式化数据格式、归一化。分析数据。训练:不适用于k-。测试:计错误率。使用施步骤:对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作:计已知类别数据集中的点与当前点之间的距离;按照距离递增次序排序;选取与当前点距离小的k个点;确定前k个点所在类别的出频率;返回前k个点出频率高的类别作为当前点的预测分类

    18820

    k-

    k-定义k-(k-Nearest Neighbour,kNN)采用测量不同特征值之间的距离的方进行分类。 该方的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个相似(即特征空间中)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 用官方的话来说,所谓k,即是给定一个训练数据集,对新的输入例,在训练数据集中找到与该的k个例(也就是上面所说的k个居), 这k个例的多数属于某个类,就把该输入例分类到这个类中 k-下面根据以上的流程kNNPython预备知识下面说说程序中用到的一些Numpy中的一些知识 1. tile tile(A, reps) Construct an array didntLike63275 8.385879 1.669485 didntLike5569 4.875435 0.728658 smallDoses......Python源码classify0函数是k-的源码

    23830

    旅行商问题的(Nearest Neighbor) C语言

    TSP的01对于,我们一般可分为两类:一,构造。二,改善。TSP也不例外。这里我们做一下分类: 构造1. 2. 插入3. 遗传5. ......另外,际设计时,有一个常用的Idea就是我们用构筑生成初始解放到改善里去Improve。 02今天,我们先来说说TSP的,这是一个简单的TSP启发式。如图?图中,绿色点为出发城市。1. 首先,我们选择适当的城市作为出发城市。2. 其次,从没有访问过的城市当中,选择离当前城市的城市,移动3. 后,如果所有的城市都访问了,那么回到出发城市是不是很简单啊!!!! 代码03我们用C语言编写,用benchmark作为测试数据(berlin52.dat)。

    1.2K41

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券