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knn K算法python实现

https:blog.csdn.nethaluoluo211articledetails78177510 本文主要内容:knn K算法原理sklearn knn的使用,以及cross validation 交叉验证numpy 实现knnknn改进方法----1 knn K算法原理K算法:给定一个训练数据集,对新的的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最的的K个实例,这K个实例的多数属于某个类, supervised learning, non parametric(无参数) instance-based(基于实例) learning algorithm.K值选择、距离度量、以及分类决策(一般多数表决)为K算法的三个基本要素 如果K=3,那么离绿色点最的有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。 kevinzakka.github.io20160713k-nearest-neighborhttps:machinelearningmastery.comtutorial-to-implement-k-nearest-neighbors-in-python-from-scratchhttp

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K算法的Python实现

作者:黄耀鹏人工智能爱好者,一名数据科学研究者及科普写作者知乎专栏:https:zhuanlan.zhihu.comdata-science-meditation作为『十大机器学习算法』之一的K-( 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算法的实现主要基于三大基本要素:K的选择;距离度量方法的确定;分类决策规则。 KNN算法的原理算法步骤K算法的实施步骤如下:根据给定的距离度量,在训练集TT中寻找出与xx最的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 arg maxcj∑xi∈Nk(x)I(yi=cj),i=1,2,⋯,N;j=1,2,⋯,K.y=arg maxcj∑xi∈Nk(x)I(yi=cj),i=1,2,⋯,N;j=1,2,⋯,K.K的选择K算法对 分类决策规则K算法中的分类决策多采用多数表决的方法进行。它等价于寻求经验风险最小化。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最高。这个时候,究竟应该判为哪一个类别?

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    k算法python实现

    什么是k算法?k(k-Nearest Neighbor,kNN)分类算法是一个比较成熟也是最简单的机器学习(Machine Learning)算法之一。 该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中与k个实例最为相似(即特征空间中最),那么这k个实例中大多数属于哪个类别,则该样本也属于这个类别。其中,计算样本与其他实例的相似性一般采用距离衡量法。 2. k算法的本质我们知道,一般机器学习算法包括两个过程:训练过程和测试过程。 k个实例位置 y_kclose = self.y_train # 最k个实例对应的标签 y_pred = np.argmax(np.bincount(y_kclose)) # 找出k个标签中从属类别最多的作为预测类别 6. k算法总结k算法是一种最简单最直观的分类算法。它的训练过程保留了所有样本的所有特征,把所有信息都记下来,没有经过处理和提取。

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    python k算法_python中的k居算法示例

    参考链接: K居的Python实现python k算法      K居(KNN) (K-Nearest Neighbors (KNN))      KNN is a supervised 通过从“ K”个最接点预测多数标签来进行预测。        我们可以尝试通过修改居数来提高结果的准确性。 这可以使用肘部方法来实现。        我们首先遍历40个居值,并使用该居数实例化一个KNeighborsClassifier对象。 k算法

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    K(KNN)

    KNN概念kNN算法又称为k(k-nearest neighbor classification)分类算法。 所谓的k,就是指最接k居(数据),即每个样本都可以由它的K居来表达。 kNN算法的核心思想是,在一个含未知样本的空间,可以根据离这个样本最k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。 个最临样本中的最大距离maxdiststep.4---如果dist小于maxdist,则将该训练样本作为K-最样本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算完step 预测性能评估注:部分资料参考自范淼 李超《Python机器学习及实践》清华大学出版社 ,感谢!

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    统计学习方法之K法1.k法(k-nearest neighbor,k-NN)2.k模型3.k算法的实现

    1.k法(k-nearest neighbor,k-NN) k算法是一个基本分类和回归方法,k-NN的输入时实例的特征向量,对应于特征空间的点,输出是实力的类别,可以取多类。 当k==1的时候,称为最算法,对于输入的实例点,x,最法将训练数据集中与x最的点的所属类别作为x的类。 2.k模型k-NN使用的模型实际上对应于听特征空间的划分,模型由三个基本要素:距离度量,k值的选择,分类决策规则。 k模型的核心就是使用一种距离度量,获得距离目标点最k个点,根据分类决策规则,决定目标点的分类。2.1距离度量特征空间中,两个实例点的距离是两个实例点的相似程度的反映。 01损失函数(CSDN) 3.k算法的实现实现k-NN算法,主要考虑的问题是如何对训练集进行快速k搜索。简单实现方式:线性搜索,对于数据量很大时,此方法是不可行的。

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    Kk-nearest neighbors | KNN

    由于仿照基因编码的工作很复杂,我们往往进行简化,如二进制编码,初代种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代(generation)演化产生出越来越好的似解,在每一代,根据问题域中个体的适应度( 这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境,末代种群中的最优个体经过解码(decoding),可以作为问题似最优解。

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    K-算法

    K-算法概述(k-Nearest Neighbor,KNN)K-算法采用测量不同的特征值之间的距离方法进行分类。 4.训练算法:此步骤不适用与K-算法5.测试算法:计算错误率。 6.使用算法:首先需要输入样本数据和结构化的输出结果,然后运行k-算法判定输入数据分别属于哪个分类,最后应用对计算出的分类执行后续的处理。2. 准备数据集在构造完整的k-算法之前,我们还需要编写一些基本的通用函数,新建KNN.py文件,新增以下代码:#! 算法实现对未知类别属性的数据集中的每个点一次执行以下操作:计算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;选取与当前点距离最k个点;决定这k个点所属类别的出现频率;返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类

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    K算法

    k算法的思想了,最算法是k算法k=1时的一种特殊情况。 下图6.1是使用k思想进行分类的一个例子:?图 6.1 k分类示意图在上图中有红色和绿色两类样本。 上面的例子是二分类的情况,我们可以推广到多类,k算法天然支持多类分类问题。预测算法k算法没有求解模型参数的训练过程,参数k由人工指定,它在预测时才会计算待预测样本与训练样本的距离。 如果看k=1,k算法退化成最算法。 k算法实现简单,缺点是当训练样本数大、特征向量维数很高时计算复杂度高。 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。在实现时可以考虑样本的权重,即每个样本有不同的投票权重,这称方法称为为带权重的k算法。另外还其他改进措施,如模糊k算法。

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    K算法

    k算法的思想了,最算法是k算法k=1时的一种特殊情况。 k算法简称kNN算法,由Thomas等人在1967年提出。 上面的例子是二分类的情况,我们可以推广到多类,k算法天然支持多类分类问题。预测算法k算法没有求解模型参数的训练过程,参数k由人工指定,它在预测时才会计算待预测样本与训练样本的距离。 我们可以使用高效的部分排序算法,只找出最小的k个数;另外一种加速手段是k-d树实现快速的样本查找。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。 在实现时可以考虑样本的权重,即每个样本有不同的投票权重,这称方法称为为带权重的k算法。另外还其他改进措施,如模糊k算法。

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    k-算法

    《机器学习实战》一书介绍的第一个算法是k-算法。简单的说,k-算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 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最靠k个训练样本,然后基于这k个“居”的信息来进行预测。《机器学习实战》一书给出的示例都是分类算法,其实该算法也适用于回归任务。 k-算法实现上也比较简单,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,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最)的分类标签。一般来说,选择k个最相似的数据,这就是k-算法中k的出处。 从前面的分析可以看出,k-算法没有显式的训练过程,在训练阶段仅仅是把样本保存起来,训练时间开销为零,待收到测试样本后再进行处理。这个算法存在两个关键点:k值如何选择。

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    K- 算法

    K-算法实现&pythonk-算法使用&模型评估 概述简单地说,k算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。k-算法优点: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,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最)的分类标签。 一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-算法中k的出处,通常k是不大于20的整数。最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。 , metric=’minkowski’, metric_params=None, n_jobs=None, **kwargs)从方法上可以看出一共有如下几个超参数n_neighbors:从待分类点最K 个值中进行判断,默认为5weights:距离权重,可选参数 ‘uniform’:最K个点权重相同‘distance’:最K个点中,的点权重比远的点更高p :距离公式参数n_jobs:多少个job

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    K分类

    KNN算法的三要素三个要素分别是:K值的选取分类决策规则(多数投票法)距离度量的方式,一般有欧氏距离,曼哈顿距离,闵可夫斯基距离等K值的选取 在上图中,紫色虚线是贝叶斯决策边界线,也是最理想的分类边界, K值的选取没有固定经验,一般根据样本分布选择一个较小的值,可以通过交叉验证确定;K值较小意味着整体模型变复杂,容易过拟合;K值增大意味着模型变简单。 另外,K的取值尽量要取奇数,以保证在计算结果最后会产生一个较多的类别,如果取偶数可能会产生相等的情况,不利于预测。 既可以用来做分类也可以用来做回归2) 可用于非线性分类3) 训练时间复杂度比支持向量机之类的算法低,仅为O(n)4) 和朴素贝叶斯之类的算法比,对数据没有假设,准确度高,对异常点不敏感5) 由于KNN方法主要靠周围有限的的样本 : 初始化kNN分类器 assert k >= 1, k must be valid self.k = k self.

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    k-算法

    k-算法(kNN)采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。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:计算复杂度高、空间复杂度高。 k-算法的一般流程:收集数据。准备数据:格式化数据格式、归一化。分析数据。训练算法:不适用于k-算法。测试算法:计算错误率。使用算法。 实施步骤:对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作:计算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;选取与当前点距离最小的k个点;确定前k个点所在类别的出现频率;返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类

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    k-算法

    k-算法定义k-(k-Nearest Neighbour,kNN)算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。 该方法的思路是: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)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算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最k个实例(也就是上面所说的k居), 这k个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中 k-算法实现下面根据以上的算法流程实现kNN算法Python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 k-算法中的参数k# @return def classify0(inX, dataSet, labels, k): # ndarray.shape # the dimensions of the

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    K 法(K-Nearest Neighbor, K-NN)

    分类:对新的实例,根据其k个最的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预测。因此,k法不具有显式的学习过程。k法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的“模型”。 k法1968年由Cover和Hart提出。 1. k算法输入:一组训练数据集,特征向量 xix_ixi​,及其类别 yiy_iyi​,给定实例特征向量 xxx 输出:实例 xxx 所属的类 yyy根据距离度量,在训练集中找出与 xxx 最k模型三要素:k值的选择、距离度量、分类决策规则2.1 模型 kkk 模型,三要素确定后,对于任何一个新的输入实例,它的类唯一确定。 k法的结果产生重大影响。

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    Classifying with k-Nearest Neighbors(k

    因为最正在琢磨机器学习,第一篇博客就从学的第一个算法开始:k-nearest neighbors algorithm即k算法。 ************************************正文分界线*************************************** 据wiki:在模式识别和机器学习领域,k算法 分类时,k-NN输出为所属分类(class membership);回归时,k-NN输出为属性值(property value)。分类(classification),即识别出样本所属的类别。 到来时,我们将它和训练样本集中的每条数据进行比对,计算他们特征向量间的距离(相似程度的度量),挑选训练样本集中k个与之距离最的数据,观察他们的label并计数,即进行“投票表决”,票数最高的label ,计算成本和内存成本“高昂” 代码实现要点 将数据组织成我们需要的形式(函数实现),特征向量以行的形式“堆砌”成矩阵(matrix或2d array),相应的目标变量排成一列形成向量(list) 使用python

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    k-Nearest Neighbors(k算法)

    k-Nearst Neighbors(k算法回归算法(nearest neighbor regression)模型简单地存储来自训练集的Xpmb{X}XXX和ypmb{y}y​y​​y,当被要求分类一个测试点时 如果该算法被允许通过平均Xi;:X_{i;:}Xi;:​ 中所有的向量对应的yiy_iyi​来打破必须是最的关联,那么该算法会在任意回归数据集上达到最小的可能的训练误差(如果存在两个相同的输入对应不同的输出 取而代之的是,在测试时,当我们需要为一个新的测试输入xpmb{x}xxx产生一个输出yyy时,我们在训练集中找到k个与xpmb{x}xxx最居,返回它们对应的kkk个yyy的平均值。 在这样的设定下,1-nearest neighbor在训练样本接无穷大时收敛到2倍贝叶斯误差。多出来的贝叶斯误差来自随机在两个距离相同的居里选一个。 当有无穷多训练数据时,所有测试点xpmb{x}xxx都会有无穷多接距离为0。如果算法被允许在这些居上投票,而不是随机选择一个,则该过程会收敛到贝叶斯误差率。

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    k-算法(K–nearest neighbors)

    首先你需要做的事情就是放松,不要被一大堆字吓到,因为他们都非常浅显易懂,我相信认真看的每个人都能明白K算法。 K–nearest neighbors,简称 KNNkNN,用来处理分类和回归,它是最简单的Machine Learning Algorithm,所以以它为开端。 就像上面的图片一样,不过我们可以使用欧氏距离计算出未知点与其他四个点的距离(相似度相似值),然后把计算出来的值从小到大排序,选择K个值(这就是k的由来),这K个值都是选择最小的。 5)统计这k个之中哪个类型出现频率最高,最高的就是分类结果这里假设K=3,就意味这我们需要选择前面三个数据,然后判断前面三个数据中A和B,3点是B类,1点是A类,2点是B类,这里显然B类多一些,所以未知数就是 #include #include #include #include const int k=3; std::ostream & operator

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    k-算法(KNN)

    算法可以说是最简单的分类算法,其思想是将被预测的项归类为和它最相的项相同的类。 代码如下:import math此python程序用来实现最算法 def dot_distance(dot1, dot2): # 计算两点之间的距离 return math.sqrt(pow(dot1 然后就有了最算法的改进--k-算法。  k-算法的思想与最算法类似,不过,它是选择了k个与即将预测的项目最的训练项目,然后让k个项目投票,以此判断其应该属于的类别。 算法存在的问题是,当某一类的数据较大时,会对该类别的预测造成过大的影响。 k-算法的改进是,为不同的距离确定不同的权重。即为更小的距离,确定一个较大的权重。

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