1、K近邻的基本原理 2、利用K近邻方法解决基本分类问题
时间: 2024-05-31 08:12:59 浏览: 18
1、K近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)算法是一种基于实例的学习方法,其基本原理是通过样本之间的距离来确定一个新的样本属于哪一类。具体来说,KNN算法会根据一个待分类的样本,找到与该样本最近的K个已知分类的样本,然后根据这K个样本的分类情况,来确定待分类样本的分类。
2、利用K近邻方法解决分类问题的基本步骤如下:
(1)首先需要确定K的值,即选择K个最近邻居的数量。
(2)计算待分类样本与训练集中每个样本之间的距离,可以使用欧氏距离、曼哈顿距离等等。
(3)将距离最近的K个样本的分类情况进行统计,即计算这K个样本中各个类别的数量。
(4)根据统计结果,将待分类样本归为数量最多的那个类别。
需要注意的是,KNN算法需要对距离度量方式、K值的选择、样本的权重等进行合理的选择,以获得更好的分类效果。同时,对于高维数据,KNN算法容易受到维度灾难的影响,因此需要进行降维等预处理。
相关问题
k近邻(knn)原理及python实现
k近邻(k-Nearest Neighbors,简称k-NN)是一种常用的分类和回归算法,其原理是通过比较一个新样本与训练集中所有样本的距离,然后找到距离最近的k个训练样本,利用它们的类别标签进行分类预测,或者利用它们的数值标签进行回归预测。
具体实现过程如下:
1. 对于一个新样本,计算它与训练集中所有样本的距离(比如欧式距离或曼哈顿距离等);
2. 找到距离最近的k个训练样本,即邻居;
3. 利用这k个邻居的类别标签(或数值标签)进行分类或回归预测。对于分类问题,可以采用多数表决的方式确定新样本的类别;对于回归问题,可以采用平均值或加权平均值的方式确定新样本的数值。
在Python中,可以使用scikit-learn库实现k近邻算法。具体实现代码如下:
```
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier, KNeighborsRegressor
# 分类问题
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
# 回归问题
reg = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k)
reg.fit(X_train, y_train)
y_pred = reg.predict(X_test)
```
其中,X_train和y_train是训练集的特征和标签,X_test是测试集的特征。n_neighbors参数表示k值,即邻居的个数。
k近邻算法python鸢尾花
k近邻算法是一种分类算法,它通过在给定的训练集中找到与新输入实例最近的k个邻居,并根据这些邻居的类别进行分类决策。在Python中,可以使用鸢尾花数据集来演示k近邻算法的应用。首先,使用Numpy库导入数据并进行操作,然后使用pyplot库绘制散点图来可视化数据。在散点图中,横坐标和纵坐标分别表示鸢尾花的花萼的长度和宽度。接下来,根据k近邻算法的原理,找到离待预测数据最近的几个点,并利用投票法确定待预测数据的类别。根据图中的示例,可以看出待预测数据的类别应该与绿色点的类别相同,即为0。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [k-近邻算法实现鸢尾花分类](https://blog.csdn.net/HadesHuo/article/details/100641930)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [python之K-NN算法实现(鸢尾花数据)](https://blog.csdn.net/qq_42419462/article/details/102506106)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)