请使用numpy写一个knn代码
时间: 2023-02-26 17:48:57 浏览: 81
好的,这是一段使用numpy实现的KNN代码:
```
import numpy as np
def euclidean_distance(x1, x2):
return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))
def knn(X_train, y_train, x, k):
distances = [euclidean_distance(x, x_train) for x_train in X_train]
nearest_k = np.argsort(distances)[:k]
k_labels = [y_train[i] for i in nearest_k]
return np.argmax(np.bincount(k_labels))
```
这个代码中实现了两个函数:`euclidean_distance` 和 `knn`。
`euclidean_distance` 函数计算两个向量间的欧几里得距离。
`knn` 函数实现了KNN算法的主要流程:
- 计算训练数据与测试样本的距离
- 对距离排序,找到距离最近的K个样本
- 对K个样本的标签进行投票,选出数量最多的标签
你可以根据需要修改代码以适应你的数据。
相关问题
使用knn写一个分类代码
好的,以下是使用KNN算法进行分类的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris
# 导入鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 创建KNN分类器,选择K=3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)
# 输出模型准确率
print("Accuracy:", np.mean(y_pred == y_test))
```
该代码使用sklearn库中的KNeighborsClassifier类实现KNN分类器,并使用鸢尾花数据集进行训练和测试。首先导入必要的库和数据集,然后使用train_test_split函数将数据集分割为训练集和测试集。接着创建KNN分类器,选择K=3,使用fit方法对训练集进行训练,再使用predict方法对测试集进行预测。最后输出模型准确率。
需要注意的是,KNN算法的性能会受到K值的影响,需要通过交叉验证等方式来选择最优的K值。此外,KNN算法对于数据量较大的情况计算复杂度较高,需要考虑优化算法或使用其他算法来代替。
python写一个KNN算法代码
好的,下面是一个简单的 Python KNN 算法代码实现:
```python
import numpy as np
class KNN:
def __init__(self, k):
self.k = k
def fit(self, X, y):
self.X_train = X
self.y_train = y
def predict(self, X):
y_pred = []
for i in range(len(X)):
distances = []
for j in range(len(self.X_train)):
distance = np.sqrt(np.sum(np.square(X[i] - self.X_train[j])))
distances.append((distance, self.y_train[j]))
distances.sort()
neighbors = distances[:self.k]
classes = {}
for neighbor in neighbors:
if neighbor[1] in classes:
classes[neighbor[1]] += 1
else:
classes[neighbor[1]] = 1
sorted_classes = sorted(classes.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
y_pred.append(sorted_classes[0][0])
return y_pred
```
其中,KNN 类包含三个方法:
- `__init__`:初始化 KNN 类,传入一个参数 k,表示要选择几个最近邻;
- `fit`:训练模型,传入训练数据 X 和对应的标签 y;
- `predict`:预测新的数据,传入测试数据 X,返回预测标签 y_pred。
KNN 算法的思路是,对于测试集中的每个数据点,计算其到所有训练集数据点的距离,选择距离最近的 k 个训练集数据点,统计这 k 个数据点中出现最多的标签,作为测试数据点的预测标签。
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