python实现knn算法文档附录
时间: 2023-05-18 15:01:57 浏览: 71
K-近邻(KNN)算法是一种基本分类和回归算法,它是无参的,邻近样本的数量k通常是在输入样本和训练样本之间选择。利用python来实现KNN算法,可通过导入sklearn.neighbors库中的KNeighborsClassifier类进行实现。
首先导入必要的库(需要安装sklearn、numpy、pandas等库),然后读取数据集,将数据集分为训练集和测试集,通过距离相似度计算从训练集中找出与测试集中每个数据最相似的K个数据。计算相似度可以使用欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等多种方法。
然后,将K个最相似的样本的分类结构设为测试样本的分类结构。最后,选择出现最多次的分类结构作为测试样本的分类。
需要注意的是,KNN算法的实现有许多细节需要注意,如如何处理训练集中的缺失值、如何处理数据集中的异常值等。
总之,python实现KNN算法是一项简单而重要的任务,可用于多种分类和回归任务中。该算法需要注意细节,但在实现时具有很大的灵活性和可扩展性,可配合其他算法和技术来进行优化。
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Python实现knn算法
K最近邻(K-nearest neighbors,KNN)算法是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归问题。下面是Python实现KNN算法的基本步骤:
1. 导入必要的库:首先,需要导入NumPy和Scikit-learn库。
```python
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
```
2. 准备数据集:将数据集分为特征集和标签集。特征集包含用于分类的各个特征,而标签集包含对应的类别标签。
```python
# 示例数据集
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [2, 2], [2, 3]])
y = np.array([0, 0, 1, 1])
```
3. 创建KNN分类器:使用Scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类创建KNN分类器,并设置K值。
```python
# 创建KNN分类器,设置K值为3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
```
4. 拟合数据:使用fit()方法将数据集拟合到KNN分类器中。
```python
# 拟合数据
knn.fit(X, y)
```
5. 进行预测:使用predict()方法对新样本进行分类预测。
```python
# 预测新样本
X_test = np.array([[3, 2], [1, 5]])
y_pred = knn.predict(X_test)
```
以上就是Python实现KNN算法的基本步骤。你可以根据自己的数据集和需求进行相应的调整和扩展。
使用python实现knn算法_使用python实现KNN算法
KNN算法是一种常见的分类算法,可以通过计算待分类样本与训练集中各样本之间的距离,将待分类样本归为距离最近的K个训练集样本所属的类别。下面是使用Python实现KNN算法的步骤:
1. 导入必要的库
```python
import numpy as np
from collections import Counter
```
2. 定义KNN函数
```python
def knn(x_train, y_train, x_test, k):
"""
x_train: 训练集特征
y_train: 训练集标签
x_test: 待分类样本特征
k: 选取的K值
"""
# 计算待分类样本与训练集样本之间的距离
distances = []
for i in range(len(x_train)):
distance = np.sqrt(np.sum(np.square(x_test - x_train[i, :])))
distances.append(distance)
# 根据距离排序,选取距离最近的K个样本
nearest = np.argsort(distances)[:k]
# 统计K个样本所属的类别,选择出现次数最多的类别作为待分类样本的类别
counts = Counter(y_train[nearest])
return counts.most_common(1)[0][0]
```
3. 加载数据集
```python
def load_dataset():
"""
加载数据集
"""
# 生成随机数据
x_train = np.random.rand(10, 2)
y_train = np.random.randint(0, 2, 10)
x_test = np.random.rand(1, 2)
return x_train, y_train, x_test
```
4. 进行测试
```python
x_train, y_train, x_test = load_dataset()
k = 3
prediction = knn(x_train, y_train, x_test, k)
print("预测结果为:", prediction)
```
以上就是使用Python实现KNN算法的基本步骤,你可以根据自己的实际需求进行相应的修改和扩展。