knn聚类算法python实例

KNN聚类算法是一种简单而有效的分类算法，可以用于对数据进行分类。下面是一个使用Python实现KNN分类算法的示例代码：

# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 创建训练数据集
X_train = np.array([[1, 2], [1, 4], [2, 2], [2, 3]])
y_train = np.array([0, 0, 1, 1])

# 创建测试数据集
X_test = np.array([[1, 3], [2, 4]])

# 创建KNN分类器对象
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 打印预测结果
print(y_pred)

在这个示例中，我们首先导入了所需的库，然后创建了一个训练数据集和一个测试数据集。接下来，我们创建了一个KNN分类器对象，并使用训练数据集对其进行训练。最后，我们使用测试数据集进行预测，并打印出预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际使用中可能需要根据具体情况进行参数调整和数据预处理。[2] [3]

相关问题

python knn聚类算法实例

以下是一个简单的 Python KNN 聚类算法的实例：

import numpy as np
import pandas as pd

# 加载数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 分离数据和标签
X = df.iloc[:, :-1].values
y = df.iloc[:, -1].values

# 将数据集划分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 特征缩放
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

# 训练 KNN 模型
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = classifier.predict(X_test)

# 输出混淆矩阵和准确率
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(cm)
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

这个实例中，我们首先加载了一个 CSV 文件作为我们的数据集，然后将数据分为特征和标签。接下来，我们将数据集分为训练集和测试集，并使用标准化技术对特征进行缩放。然后我们创建了一个 KNN 分类器，使用训练集进行训练。最后，我们用测试集进行预测，并输出混淆矩阵和准确率。

集成KNN以及SVM的分类器进行聚类的算法，并可视化预测结果以及图Python实现

在Python中，集成KNN（K-Nearest Neighbors）和SVM（Support Vector Machine）的分类器进行聚类通常不是直接的操作，因为这两个算法原本是用来做分类而不是聚类的。不过，你可以利用它们的思想来构建一个混合模型，例如先用KNN进行初步的相似度计算，然后用SVM进行最后的决策边界划分。

一个可能的做法是使用KNN来确定样本间的邻域关系，然后基于邻域内的实例特征，使用SVM进行分类。这种策略在一定程度上结合了KNN的非参数性和SVM的线性或非线性分割能力。

以下是一个简单的例子，假设我们使用Scikit-learn库：

from sklearn.neighbors import kneighbors_graph
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.svm import SVC
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设X是你的数据集
X = ... # 你的数据特征

# 使用KNN找到邻域
knn_graph = kneighbors_graph(X, n_neighbors=k)  # k是你想要的邻居数

# 使用DBSCAN进行聚类，DBSCAN在这里可以作为粗略的聚类器
db_clusterer = DBSCAN(eps=knn_graph.max()[0], min_samples=1)  # knn_graph.max()[0]代表最大边长
db_labels = db_clusterer.fit_predict(X)

# 将每个聚类内视为同一类别，然后对每个类别应用SVM分类
for i in np.unique(db_labels):
    svm_clf = SVC(kernel='linear')  # 或者使用其他合适的kernel
    class_mask = (db_labels == i)
    svm_clf.fit(X[class_mask], np.where(class_mask, 1, -1))  # 把正负样本标记为1和-1
    svm_predictions = svm_clf.predict(X)

# 结合原始的DBSCAN标签和SVM预测的类别
final_labels = db_labels + [i for i in svm_predictions if i != db_labels]

# 可视化结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=final_labels)
plt.title('KNN+SVM集成聚类及预测')
plt.show()