编写knn算法,用python实现knn(k,in_data,out_data)函数
时间: 2023-05-30 07:07:30 浏览: 44
以下是一个简单的 Python 实现:
```python
import numpy as np
def knn(k, in_data, out_data):
# 计算输入数据与输出数据的距离
distances = np.sqrt(np.sum(np.square(in_data - out_data), axis=1))
# 根据距离排序,找到最近的 k 个邻居
nearest_neighbors = np.argsort(distances)[:k]
# 对最近的 k 个邻居进行投票,得到输出结果
output = np.bincount(nearest_neighbors).argmax()
return output
```
其中,`k` 是需要设置的邻居数,`in_data` 是已知的数据集,`out_data` 是需要分类的数据点。该函数首先计算 `in_data` 中所有数据点与 `out_data` 的距离(这里使用欧氏距离),然后根据距离排序,找到最近的 `k` 个邻居,再对这些邻居进行投票,得到最终的输出结果。
相关问题
用python实现knn(k,in_data,out_data)
以下是使用Python实现KNN算法的示例代码:
```python
import numpy as np
def knn(k, in_data, out_data):
# Calculate the distance between each input data point and all output data points
distances = np.sqrt(np.sum((out_data - in_data)**2, axis=1))
# Get the indices of the k nearest neighbors
indices = np.argsort(distances)[:k]
# Calculate the mode of the labels of the k nearest neighbors
labels = np.argmax(np.bincount(out_data[indices]))
return labels
```
其中,k表示要考虑的最近邻居的数量,in_data是输入数据,out_data是输出数据。该函数返回最近邻居的标签。
例如,假设我们有以下输入和输出数据:
```python
in_data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
out_data = np.array([0, 1, 0, 1])
```
我们可以使用以下代码来调用knn函数并计算最近邻居的标签:
```python
k = 3
test_data = np.array([4, 5])
label = knn(k, test_data, in_data, out_data)
print(label)
```
输出结果应该为1,因为最近的三个邻居的标签分别是1、0和1,而1出现的次数最多。
使用python实现knn算法_使用python实现KNN算法
KNN(K-Nearest Neighbors)算法是一种非常简单但又非常有效的分类和回归方法。它的原理是:在训练集中找出与测试数据最接近的K个数据,然后根据这K个数据的分类,确定测试数据的分类。
下面是使用Python实现KNN算法的步骤:
1. 导入必要的库
```python
import numpy as np
from collections import Counter
```
2. 定义KNN类
```python
class KNN:
def __init__(self, k=3):
self.k = k
```
3. 定义距离函数
```python
def euclidean_distance(self, x1, x2):
return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))
```
4. 训练模型
```python
def fit(self, X, y):
self.X_train = X
self.y_train = y
```
5. 预测函数
```python
def predict(self, X):
y_pred = [self._predict(x) for x in X]
return np.array(y_pred)
```
6. 内部预测函数
```python
def _predict(self, x):
distances = [self.euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train]
k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)
return most_common[0][0]
```
完整代码如下:
```python
import numpy as np
from collections import Counter
class KNN:
def __init__(self, k=3):
self.k = k
def euclidean_distance(self, x1, x2):
return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))
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):
distances = [self.euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train]
k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)
return most_common[0][0]
```
使用KNN算法进行分类的示例代码:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建KNN模型
knn = KNN(k=3)
knn.fit(X_train, y_train)
# 进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
注意:KNN算法的效果非常依赖于数据的质量和特征的选取,因此在实际应用中需要进行多次尝试和调整。