KNN近邻算法训练例子
时间: 2024-06-17 18:05:53 浏览: 15
KNN(K-Nearest Neighbor)是一种常用的分类和回归算法,其基本思想是通过找出与待分类样本最近的K个已知类别样本,根据这K个样本的类别来确定待分类样本的类别。下面是一个简单的KNN分类训练例子:
假设我们有一个由三种花组成的数据集:山鸢尾花(Iris setosa)、杂色鸢尾花(Iris versicolor)和维吉尼亚鸢尾花(Iris virginica)。每种花都有四个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。我们希望通过这些特征来预测一朵鸢尾花属于哪一种。首先我们需要将数据集分为训练集和测试集,可以将其中80%的数据作为训练集,剩余20%的数据作为测试集。接下来,对于测试集中的每一朵鸢尾花,我们需要计算它与训练集中每一朵鸢尾花之间的距离,然后选出距离最近的K个训练集中的鸢尾花。对于这K个鸢尾花,我们统计它们所属的类别,然后将测试集中的这朵鸢尾花分类为出现次数最多的类别。
相关问题
k近邻算法python
k近邻算法是一种常见的机器学习算法,用于分类和回归。在Python中,我们可以使用scikit-learn库来实现k近邻算法。
下面是一个简单的例子:
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 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=0.3)
# 创建分类器
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)
# 输出准确率
print("Accuracy:", knn.score(X_test, y_test))
```
在这个例子中,我们使用了鸢尾花数据集来训练和测试k近邻算法。首先,我们加载数据集并将其分为训练集和测试集。然后,我们创建一个k近邻分类器,并使用训练数据对其进行拟合。最后,我们用测试数据进行预测,并输出模型的准确率。
k近邻算法分类python
K近邻算法是一种机器学习算法,用于对事物进行分类。它的原理是给定一组样本,对新的输入样本,在已有样本中找到与该实例最邻近的K个例子,当这K个例子的大多属于某个类别时,就把该输入样本分类到这个类之中。在Python中,可以使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类来实现K近邻算法分类。具体步骤如下:
1. 导入KNeighborsClassifier类和数据集。
2. 将数据集分为训练集和测试集。
3. 创建KNeighborsClassifier对象,并将K值设置为所需的值。
4. 使用训练集训练KNeighborsClassifier对象。
5. 使用测试集测试KNeighborsClassifier对象的准确性。
6. 对新的输入样本进行分类。
下面是一个简单的K近邻算法分类Python代码示例:
```
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 生成数据集
X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=3, n_features=2, random_state=40)
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 创建KNeighborsClassifier对象,并将K值设置为3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 使用训练集训练KNeighborsClassifier对象
knn.fit(X_train, y_train)
# 使用测试集测试KNeighborsClassifier对象的准确性
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
# 对新的输入样本进行分类
new_sample = [[-5, 0]]
predicted_class = knn.predict(new_sample)
print("Predicted class:", predicted_class)
```
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