不使用sklearn,你能解释下knn中的distances和indices如何实现吗
时间: 2024-05-21 09:10:32 浏览: 13
在KNN算法中,distances和indices是两个重要的参数。
distances是指样本点之间的距离,用于计算K个最近邻居的距离。在KNN算法中,一般使用欧氏距离或曼哈顿距离来计算样本点之间的距离。
indices是指样本点在数据集中的索引,用于找到K个最近邻居。一般来说,在KNN算法中,我们需要计算每个样本点与所有其他样本点之间的距离,然后找到距离最近的K个样本点作为最近邻居。indices参数就是用来保存这K个最近邻居的索引。
具体地,distances和indices可以通过以下步骤来实现:
1. 计算每个样本点与所有其他样本点之间的距离,得到一个距离矩阵D。
2. 对于每个样本点,找到与其距离最近的K个样本点,并将这K个样本点的索引保存在indices中。
3. 将距离矩阵D中与indices对应的距离保存在distances中。
4. 最终得到的distances和indices就是K个最近邻居的距离和索引。
需要注意的是,如果数据集比较大,计算每个样本点与所有其他样本点之间的距离可能会非常耗时。因此,一般会采用一些优化方法,如k-d tree或ball tree等,来加速KNN算法的计算过程。
相关问题
请用python实现不使用sklearn的knn中的indices
以下是一个简单的Python代码示例,用于实现不使用sklearn的KNN算法中的indices:
```
import numpy as np
def knn_indices(X, k):
n = X.shape[0]
indices = np.zeros((n, k), dtype=int)
distances = np.zeros((n, k))
for i in range(n):
x = X[i]
for j in range(n):
if i == j:
continue
dist = np.linalg.norm(x - X[j])
idx = np.argmin(distances[i])
if dist < distances[i][idx]:
distances[i][idx] = dist
indices[i][idx] = j
return indices
```
该函数接受两个参数:数据集X和k值。它返回一个大小为(n,k)的数组,其中n是数据集中的样本数,k是要返回的最近邻居数。数组中的每一行包含与数据集中该行对应的样本的k个最近邻居的索引。
该函数使用numpy库计算欧几里德距离,并使用numpy.argmin函数查找每个样本的k个最近邻居。距离和索引都存储在distances和indices数组中。该函数的时间复杂度为O(n^2 k),其中n是数据集中的样本数,k是最近邻居数。在实践中,如果数据集很大,可能需要更高效的算法。
python手写数字识别knn算法不使用sklearn
好的,我来回答你的问题。手写数字识别是一个常见的机器学习问题,KNN算法是其中一种经典的算法。下面是一个简单的Python代码实现KNN算法进行手写数字识别,不使用sklearn库:
```python
import numpy as np
import operator
def classify(input_data, data_set, labels, k):
# 计算距离
data_size = data_set.shape[0]
diff_mat = np.tile(input_data, (data_size, 1)) - data_set
sq_diff_mat = diff_mat ** 2
sq_distances = sq_diff_mat.sum(axis=1)
distances = sq_distances ** 0.5
# 选择距离最小的k个点
sorted_dist_indices = distances.argsort()
class_count = {}
for i in range(k):
vote_label = labels[sorted_dist_indices[i]]
class_count[vote_label] = class_count.get(vote_label, 0) + 1
# 返回最终分类结果
sorted_class_count = sorted(class_count.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
return sorted_class_count[0][0]
def load_data(file_path):
data_set = []
labels = []
with open(file_path) as f:
for line in f.readlines():
line = line.strip()
if not line:
continue
data = list(map(int, line.split(',')))
data_set.append(data[1:])
labels.append(data[0])
return np.array(data_set), np.array(labels)
if __name__ == '__main__':
train_data, train_labels = load_data('train.csv')
test_data, test_labels = load_data('test.csv')
num_test = test_data.shape[0]
error_count = 0
for i in range(num_test):
predict_label = classify(test_data[i], train_data, train_labels, k=3)
if predict_label != test_labels[i]:
error_count += 1
print('错误率为:%f' % (error_count / float(num_test)))
```
以上代码主要包含了三个函数:classify()、load_data()和main()。其中,classify()函数是KNN算法的核心实现,用于对一个测试样本进行分类;load_data()函数用于加载数据集;main()函数用于测试KNN算法,并输出错误率。
在上述代码中,我们首先使用load_data()函数加载数据集,这里我们使用的是MNIST手写数字数据集。然后,对于测试集中的每一个样本,我们将其传入classify()函数进行分类,并将分类结果与真实标签进行比较,以计算错误率。
需要说明的是,由于本代码实现简单,所以对于大规模的数据集,其运行速度可能会比较慢,因此在实际使用中需要进行优化。