邻近算法 或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.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个邻居来代表. 关于K最近邻算法,非常好的一篇文章:KNN算法理解 写在前面的:Python2.7 数据iris: http://pan.baidu.com/s/1bHuQ0A   测试数据集: iris的第1行数据: 训练数据: iris的2到150行数据 #coding:utf-8 import pand…

kNN算法 算法优缺点: 优点:精度高.对异常值不敏感.无输入数据假定 缺点:时间复杂度和空间复杂度都很高 适用数据范围:数值型和标称型 算法的思路: KNN算法(全称K最近邻算法),算法的思想很简单,简单的说就是物以类聚,也就是说我们从一堆已知的训练集中找出k个与目标最靠近的,然后看他们中最多的分类是哪个,就以这个为依据分类. 函数解析: 库函数 tile() 如tile(A,n)就是将A重复n次 a = np.array([0, 1, 2]) np.tile(a, 2) array([0,…

1 KNN 算法 knn,k-NearestNeighbor,即寻找与点最近的k个点. 2 KNN numpy实现 效果: k=1 k=2 3 numpy 广播,聚合操作. 这里求距离函数,求某点和集合中所有点的距离 def getDistance(points): return np.sum((points[:,np.newaxis,:]-points[np.newaxis,:,:])**2,axis=-1) points[:,np.newaxis,:]-points[np.newaxis,:…

二.Python实现 对于机器学习而已,Python需要额外安装三件宝,分别是Numpy,scipy和Matplotlib.前两者用于数值计算,后者用于画图.安装很简单,直接到各自的官网下载回来安装即可.安装程序会自动搜索我们的python版本和目录,然后安装到python支持的搜索路径下.反正就python和这三个插件都默认安装就没问题了. 另外,如果我们需要添加我们的脚本目录进Python的目录(这样Python的命令行就可以直接import),可以在系统环境变量中添加:PYTHONPATH…

K近邻算法概述优点:精度高.对异常数据不敏感.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:数值型和标称型工作原理: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(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前K各最相似的数据,这就是k——近邻算法k的出处,通常k是不大于20的整数.最后,选择…

一 KNN算法 1. KNN算法简介 KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,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对应的关系.输入没有标签的数据后,将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,提取出样本集中特征最相似数据(最近邻)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近邻算法中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…

1 KNN算法 1.1 KNN算法简介 KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,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对应的关系.输入没有标签的数据后,将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,提取出样本集中特征最相似数据(最近邻)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近邻算法中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…

应用kNN算法预测豆瓣电影用户的性别 摘要 本文认为不同性别的人偏好的电影类型会有所不同,因此进行了此实验.利用较为活跃的274位豆瓣用户最近观看的100部电影,对其类型进行统计,以得到的37种电影类型作为属性特征,以用户性别作为标签构建样本集.使用kNN算法构建豆瓣电影用户性别分类器,使用样本中的90%作为训练样本,10%作为测试样本,准确率可以达到81.48%. 实验数据 本次实验所用数据为豆瓣用户标记的看过的电影,选取了274位豆瓣用户最近看过的100部电影.对每个用户的电影类型进行统计.…

使用Python实现k-近邻算法的一般流程为: 1.收集数据:提供文本文件 2.准备数据:使用Python解析文本文件,预处理 3.分析数据:可视化处理 4.训练算法:此步骤不适用与k——近邻算法 5.测试算法:使用海伦提供的部分数据作为测试样本.测试样本与非测试样本的区别在于:测试样本是已经完成分类的数据,如果预测分类与实际类别不一样,则标记为一个错误. 6.使用算法:产生简单的命令行程序,然后海伦可以输入一些特征数据来判断对方是否为自己喜欢的类型. 一.数据集介绍: 海伦女士一直使用在线约会…

kNN是一种常见的监督学习方法.工作机制简单:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k各训练样本,然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测,通常,在分类任务中可使用“投票法”,即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果:在回归任务中可以使用“平均法”,即将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果:还可以基于距离远近进行加权平均或加权投票,距离越近的样本权重越大.[1] kNN的伪代码如下:[2] 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作: (1)计算已知类别数据集…