K近邻分类器(KNN)
时间: 2023-10-22 12:08:00 浏览: 41
K近邻分类器(KNN)是一种经典且简单的有监督学习方法,被广泛应用于分类和回归问题。该算法没有显式的学习过程或训练过程,被称为懒惰学习。当对数据的分布没有先验知识或知识非常有限时,K近邻算法是一个不错的选择。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [k近邻算法(KNN)](https://blog.csdn.net/weixin_45142381/article/details/128509463)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题
k近邻分类器(KNN)
K近邻分类器(KNN)是一种经典且简单的有监督学习方法。它是一种懒惰学习算法,没有显式的学习或训练过程。KNN算法在数据的分布只有很少或没有任何先验知识时,是一个不错的选择。在KNN算法中,当对测试样本进行预测时,只使用与其最接近的K个训练样本,因此偏差通常较低,而方差较高。当训练集较小时,KNN算法容易出现过拟合现象。\[1\]\[2\]
KNN分类器的主要参数包括:
- n_neighbors:用于指定分类器中K的大小,默认值为5。
- weights:设置选中的K个点对分类结果影响的权重,默认为平均权重"uniform",也可以选择"distance"表示越近的点权重越高,或者传入自定义的以距离为参数的权重计算函数。
- algorithm:设置用于计算邻近点的方法,默认为"auto",根据训练数据自动选择最优算法,可选的算法包括ball tree、kd_tree和brute。\[3\]
下面是一个使用KNN分类器的示例代码:
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 设置最近的3个邻居作为分类的依据
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, weights='uniform', algorithm='auto')
```
这段代码创建了一个KNN分类器,将最近的3个邻居作为分类的依据,并使用均匀权重和自动选择最优算法进行计算。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [K-近邻算法(KNN)](https://blog.csdn.net/weixin_45884316/article/details/115221211)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [K-近邻算法: k-nearest neighbor classification (kNN) 详细介绍](https://blog.csdn.net/chenhepg/article/details/105409153)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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模式识别k近邻分类器iris
k近邻分类器(k-nearest neighbors classifier)是一种常用的模式识别算法,可以用于分类任务。在iris数据集中,我们可以使用k近邻分类器来对鸢尾花进行分类。
k近邻分类器的基本思想是通过计算待分类样本与训练集中各个样本之间的距离,并选择距离最近的k个样本作为邻居,然后根据这些邻居的标签来预测待分类样本的标签。常见的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
对于iris数据集,我们可以将其分为训练集和测试集,使用训练集来训练k近邻分类器,并使用测试集来评估分类器的性能。首先,需要导入iris数据集,并将其分为特征集和标签集。然后,我们可以使用训练集来拟合k近邻分类器,并使用测试集来评估其准确性。
下面是使用Python中的scikit-learn库实现k近邻分类器对iris数据集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.neighbors import KNeighborsClassifier
# 导入iris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)
# 创建k近邻分类器并拟合训练集
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 设置邻居数量为3
knn.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)
# 输出分类器在测试集上的准确性
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```