k近邻python代码

时间: 2024-05-13 18:12:23 浏览: 16
k近邻算法是一种简单而又常用的机器学习算法,它可以用于分类和回归问题。以下是一个简单的k近邻算法的Python代码实现: ``` import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 创建训练数据集 X_train = np.array([[1,2],[2,3],[3,1],[4,5],[5,6],[6,4]]) y_train = np.array([0,0,0,1,1,1]) # 创建k近邻分类器 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 用训练数据集拟合分类器 knn.fit(X_train, y_train) # 创建测试数据集 X_test = np.array([[2,1],[3,2],[4,3]]) # 用训练好的分类器进行预测 y_pred = knn.predict(X_test) print(y_pred) ``` 在这段代码中,我们使用了Scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类,它实现了k近邻算法。首先,我们创建了一个训练数据集和对应的标签。然后,我们创建了一个KNeighborsClassifier对象,并设置了k值为3。接着,我们用训练数据集来拟合分类器。最后,我们创建了一个测试数据集,并用分类器对其进行预测。预测结果存储在变量y_pred中,并打印出来。
相关问题

k近邻算法python代码

以下是k近邻算法的Python代码: ```python import numpy as np from collections import Counter class KNN: def __init__(self, k): self.k = k def fit(self, X, y): self.X_train = X self.y_train = y def euclidean_distance(self, X): return np.sqrt(np.sum((self.X_train - X)**2, axis=1)) def predict(self, X): distances = self.euclidean_distance(X) k_nearest = np.argsort(distances)[:self.k] k_nearest_labels = self.y_train[k_nearest] most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1) return most_common[0][0] ``` 其中,`fit`方法用于训练模型,`predict`方法用于预测数据。`euclidean_distance`方法用于计算欧几里得距离,并且`Counter`用于计算最近的k个样本中出现最多的标签。

python k近邻算法代码实现

Python中的k近邻算法(k-nearest neighbors algorithm)是一种基本的分类和回归方法,它通过衡量数据之间的距离来预测新数据的类别。下面是一个简单的Python代码实现k近邻算法: ```python import numpy as np # 计算两个样本之间的欧氏距离 def euclidean_distance(x1, x2): return np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2)) class KNN: def __init__(self, k=3): self.k = k def fit(self, X, y): self.X_train = X self.y_train = y def predict(self, X): y_pred = [self._predict(x) for x in X] return np.array(y_pred) def _predict(self, x): # 计算样本x与所有训练样本之间的距离 distances = [euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train] # 根据距离排序,获取最近的k个训练样本的类别 k_indices = np.argsort(distances)[:self.k] k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices] # 统计最近k个样本中出现次数最多的类别 most_common = np.argmax(np.bincount(k_nearest_labels)) return most_common ``` 在上面的代码中,首先定义了一个计算欧氏距离的函数`euclidean_distance`,它用于衡量两个样本之间的距离。然后定义了一个`KNN`类,其中`fit`方法用于接收训练数据和标签,`predict`方法用于接收待预测样本并返回预测结果,`_predict`方法用于预测单个样本的类别。 在使用k近邻算法时,首先需要创建`KNN`对象并调用`fit`方法传入训练数据和标签。然后可以调用`predict`方法传入待预测样本,它会返回预测结果。 这只是一个简单的k近邻算法实现,可能存在一些缺陷和改进的空间。但它可以作为理解k近邻算法的基础,并可以根据具体需求进行修改和扩展。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Python利用Faiss库实现ANN近邻搜索的方法详解

**Python Faiss库用于ANN近邻搜索** 在机器学习和推荐系统中,高效的近邻搜索(Approximate Nearest Neighbor, ANN)是至关重要的。Faiss库由Facebook AI团队开发,专门设计用于处理大规模高维向量的相似性搜索,...
recommend-type

2024年欧洲化学电镀市场主要企业市场占有率及排名.docx

2024年欧洲化学电镀市场主要企业市场占有率及排名.docx
recommend-type

计算机本科生毕业论文1111

老人服务系统
recommend-type

BSC关键绩效财务与客户指标详解

BSC(Balanced Scorecard,平衡计分卡)是一种战略绩效管理系统,它将企业的绩效评估从传统的财务维度扩展到非财务领域,以提供更全面、深入的业绩衡量。在提供的文档中,BSC绩效考核指标主要分为两大类:财务类和客户类。 1. 财务类指标: - 部门费用的实际与预算比较:如项目研究开发费用、课题费用、招聘费用、培训费用和新产品研发费用,均通过实际支出与计划预算的百分比来衡量,这反映了部门在成本控制上的效率。 - 经营利润指标:如承保利润、赔付率和理赔统计,这些涉及保险公司的核心盈利能力和风险管理水平。 - 人力成本和保费收益:如人力成本与计划的比例,以及标准保费、附加佣金、续期推动费用等与预算的对比,评估业务运营和盈利能力。 - 财务效率:包括管理费用、销售费用和投资回报率,如净投资收益率、销售目标达成率等,反映公司的财务健康状况和经营效率。 2. 客户类指标: - 客户满意度:通过包装水平客户满意度调研,了解产品和服务的质量和客户体验。 - 市场表现:通过市场销售月报和市场份额,衡量公司在市场中的竞争地位和销售业绩。 - 服务指标:如新契约标保完成度、续保率和出租率,体现客户服务质量和客户忠诚度。 - 品牌和市场知名度:通过问卷调查、公众媒体反馈和总公司级评价来评估品牌影响力和市场认知度。 BSC绩效考核指标旨在确保企业的战略目标与财务和非财务目标的平衡,通过量化这些关键指标,帮助管理层做出决策,优化资源配置,并驱动组织的整体业绩提升。同时,这份指标汇总文档强调了财务稳健性和客户满意度的重要性,体现了现代企业对多维度绩效管理的重视。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】俄罗斯方块:实现经典的俄罗斯方块游戏,学习方块生成和行消除逻辑。

![【实战演练】俄罗斯方块:实现经典的俄罗斯方块游戏,学习方块生成和行消除逻辑。](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/70a49cc62dcc46a491b9f63542110765~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:1512:0:0:0.awebp) # 1. 俄罗斯方块游戏概述** 俄罗斯方块是一款经典的益智游戏,由阿列克谢·帕基特诺夫于1984年发明。游戏目标是通过控制不断下落的方块,排列成水平线,消除它们并获得分数。俄罗斯方块风靡全球,成为有史以来最受欢迎的视频游戏之一。 # 2.
recommend-type

卷积神经网络实现手势识别程序

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在手势识别中是一种非常有效的机器学习模型。CNN特别适用于处理图像数据,因为它能够自动提取和学习局部特征,这对于像手势这样的空间模式识别非常重要。以下是使用CNN实现手势识别的基本步骤: 1. **输入数据准备**:首先,你需要收集或获取一组带有标签的手势图像,作为训练和测试数据集。 2. **数据预处理**:对图像进行标准化、裁剪、大小调整等操作,以便于网络输入。 3. **卷积层(Convolutional Layer)**:这是CNN的核心部分,通过一系列可学习的滤波器(卷积核)对输入图像进行卷积,以
recommend-type

绘制企业战略地图:从财务到客户价值的六步法

"BSC资料.pdf" 战略地图是一种战略管理工具,它帮助企业将战略目标可视化,确保所有部门和员工的工作都与公司的整体战略方向保持一致。战略地图的核心内容包括四个相互关联的视角:财务、客户、内部流程和学习与成长。 1. **财务视角**:这是战略地图的最终目标,通常表现为股东价值的提升。例如,股东期望五年后的销售收入达到五亿元,而目前只有一亿元,那么四亿元的差距就是企业的总体目标。 2. **客户视角**:为了实现财务目标,需要明确客户价值主张。企业可以通过提供最低总成本、产品创新、全面解决方案或系统锁定等方式吸引和保留客户,以实现销售额的增长。 3. **内部流程视角**:确定关键流程以支持客户价值主张和财务目标的实现。主要流程可能包括运营管理、客户管理、创新和社会责任等,每个流程都需要有明确的短期、中期和长期目标。 4. **学习与成长视角**:评估和提升企业的人力资本、信息资本和组织资本,确保这些无形资产能够支持内部流程的优化和战略目标的达成。 绘制战略地图的六个步骤: 1. **确定股东价值差距**:识别与股东期望之间的差距。 2. **调整客户价值主张**:分析客户并调整策略以满足他们的需求。 3. **设定价值提升时间表**:规划各阶段的目标以逐步缩小差距。 4. **确定战略主题**:识别关键内部流程并设定目标。 5. **提升战略准备度**:评估并提升无形资产的战略准备度。 6. **制定行动方案**:根据战略地图制定具体行动计划,分配资源和预算。 战略地图的有效性主要取决于两个要素: 1. **KPI的数量及分布比例**:一个有效的战略地图通常包含20个左右的指标,且在四个视角之间有均衡的分布,如财务20%,客户20%,内部流程40%。 2. **KPI的性质比例**:指标应涵盖财务、客户、内部流程和学习与成长等各个方面,以全面反映组织的绩效。 战略地图不仅帮助管理层清晰传达战略意图,也使员工能更好地理解自己的工作如何对公司整体目标产生贡献,从而提高执行力和组织协同性。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【实战演练】井字棋游戏:开发井字棋游戏,重点在于AI对手的实现。

![【实战演练】井字棋游戏:开发井字棋游戏,重点在于AI对手的实现。](https://img-blog.csdnimg.cn/3d6666081a144d04ba37e95dca25dbd8.png) # 2.1 井字棋游戏规则 井字棋游戏是一个两人对弈的游戏,在3x3的棋盘上进行。玩家轮流在空位上放置自己的棋子(通常为“X”或“O”),目标是让自己的棋子连成一条直线(水平、垂直或对角线)。如果某位玩家率先完成这一目标,则该玩家获胜。 游戏开始时,棋盘上所有位置都为空。玩家轮流放置自己的棋子,直到出现以下情况之一: * 有玩家连成一条直线,获胜。 * 棋盘上所有位置都被占满,平局。