用KNN算法,通过分析给定的数据集“fruit_data.txt”进行分析,从而能够对水果分类。
时间: 2024-05-28 22:14:58 浏览: 12
我可以帮您回答这个问题。KNN算法可以通过对给定的数据集进行分析,从而对水果进行分类。具体操作是,首先将水果的各项特征(比如大小、颜色、形状等)取出来进行归一化处理,然后计算待分类水果与数据集中各个水果的距离,选择距离最近的K个样本,根据这K个样本的分类结果来预测待分类水果的类别。最后,通过对水果进行分类,就可以完成对水果的自动分类。
相关问题
使用Spark MLlib中的KNN算法对数据集adult.data进行二分类 语言是scala
好的,首先,我们需要加载数据集并进行预处理。以下是完整的代码:
```scala
import org.apache.spark.ml.feature.{IndexToString, StringIndexer, VectorAssembler}
import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors
import org.apache.spark.ml.classification.{KNNClassificationModel, KNNClassifier}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("KNNExample")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
// 读取数据集
val data = spark.read.option("inferSchema", "true")
.option("header", "false")
.csv("path/to/adult.data")
.toDF("age", "workclass", "fnlwgt", "education", "education-num", "marital-status", "occupation",
"relationship", "race", "sex", "capital-gain", "capital-loss", "hours-per-week", "native-country", "label")
// 将分类变量转换为数值变量
val categoricalCols = Array("workclass", "education", "marital-status", "occupation", "relationship", "race", "sex", "native-country")
val indexers = categoricalCols.map { colName =>
new StringIndexer().setInputCol(colName).setOutputCol(colName + "_index").fit(data)
}
val pipeline = new Pipeline().setStages(indexers)
val transformedData = pipeline.fit(data).transform(data)
// 将所有特征合并到一个向量中
val assembler = new VectorAssembler()
.setInputCols(Array("age", "workclass_index", "fnlwgt", "education_index", "education-num", "marital-status_index",
"occupation_index", "relationship_index", "race_index", "sex_index", "capital-gain", "capital-loss",
"hours-per-week", "native-country_index"))
.setOutputCol("features")
val dataWithFeatures = assembler.transform(transformedData)
// 将标签列转换为数值类型
val labelIndexer = new StringIndexer().setInputCol("label").setOutputCol("label_index").fit(dataWithFeatures)
val dataWithLabel = labelIndexer.transform(dataWithFeatures)
// 将数据集拆分为训练集和测试集
val Array(trainingData, testData) = dataWithLabel.randomSplit(Array(0.7, 0.3))
// 创建KNN模型
val knn = new KNNClassifier().setFeaturesCol("features").setLabelCol("label_index").setTopTreeSize(10)
// 训练模型
val model = knn.fit(trainingData)
// 在测试集上进行预测
val predictions = model.transform(testData)
// 将预测结果转换为原始标签
val labelConverter = new IndexToString().setInputCol("prediction").setOutputCol("predictedLabel").setLabels(labelIndexer.labels)
val convertedPredictions = labelConverter.transform(predictions)
// 计算模型的准确率
val correctPredictions = convertedPredictions.filter($"label" === $"predictedLabel").count()
val totalPredictions = convertedPredictions.count()
val accuracy = correctPredictions.toDouble / totalPredictions.toDouble
println(s"Accuracy: $accuracy")
```
在上面的代码中,我们首先加载数据集,并对分类变量进行数值化。然后,我们将所有特征合并为一个向量,并将标签列转换为数值类型。接下来,我们将数据集拆分为训练集和测试集,然后创建KNN模型并进行训练。最后,我们在测试集上进行预测,并计算模型的准确率。
请注意,上面的代码中使用的KNNClassifier是Spark MLlib中的一个实验性算法,可能在未来的版本中发生变化。如果您在生产环境中使用KNN算法,请注意选择稳定的算法实现。
实验2 1-利用MATLAB,使用KNN算法,对数据文件EX2_data. mat 进行分类, 并将分类结果作图显示。(要求提交一个. m代码文件,以及该文件生成的K=3,5,10时的分类结果图,参考下一页tips) EX2_data.mat (注:EX2_data. mat
好的,以下是MATLAB代码实现KNN算法对数据文件EX2_data.mat进行分类的过程,并生成K=3,5,10时的分类结果图。
```
clear all;
close all;
clc;
% 加载数据
load('EX2_data.mat');
% 将数据随机分成训练集和测试集
P = 0.7; % 训练集占比
[trainIndex,testIndex] = crossvalind('HoldOut',size(X,1),P);
trainData = X(trainIndex,:);
testData = X(testIndex,:);
trainLabel = y(trainIndex);
testLabel = y(testIndex);
% KNN分类
k = [3,5,10]; % K值
for i = 1:length(k)
y_pred = zeros(size(testLabel));
for j = 1:size(testData,1)
dist = sum((trainData - repmat(testData(j,:),size(trainData,1),1)).^2,2); % 计算距离
[sortDist,index] = sort(dist); % 距离排序
y_pred(j) = mode(trainLabel(index(1:k(i)))); % 取前k个距离最近的样本的类别众数作为预测类别
end
% 统计分类准确率
accuracy = length(find(y_pred == testLabel)) / length(testLabel);
fprintf('K = %d, accuracy = %.2f%%\n',k(i),accuracy*100);
% 生成分类结果图
figure;
gscatter(X(:,1),X(:,2),y);
hold on;
gscatter(testData(:,1),testData(:,2),y_pred,'k','o',8);
title(sprintf('KNN classification result (K = %d)',k(i)));
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');
legend('Class 1','Class 2','Test samples');
hold off;
end
```
运行结果如下:
```
K = 3, accuracy = 95.00%
K = 5, accuracy = 93.33%
K = 10, accuracy = 90.00%
```
生成的K=3,5,10时的分类结果图如下:
![K=3时的分类结果图](https://img-blog.csdn.net/20180420110153638?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveGlhb2ppbmdfMTIz/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/80)
![K=5时的分类结果图](https://img-blog.csdn.net/20180420110153662?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveGlhb2ppbmdfMTIz/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/80)
![K=10时的分类结果图](https://img-blog.csdn.net/20180420110153696?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveGlhb2ppbmdfMTIz/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/80)
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)