KNN 实战例子中与经管领域相关的例子有哪些

1. 客户分类：使用KNN算法对客户进行分类，以确定营销策略。例如，分类客户为高价值客户、普通客户、低价值客户等，以便为高价值客户提供更高质量的服务，而普通客户则提供常规服务。

2. 融资风险：使用KNN算法来预测贷款申请人是否有融资风险。例如，根据借款人的信用评分，收入水平等因素将其归类为有风险或无风险的借款人。

3. 股票分析：使用KNN算法对股票进行分类，以确定股票行业的趋势。例如，将相关股票分类为金融股、科技股、能源股等，以便投资者创建股票组合。

4. 推荐系统：使用KNN算法来推荐商品或服务。例如，推荐用户可能感兴趣的购物或旅行网站的产品或服务，以提高用户体验。该算法模型可以利用客户的购买历史或浏览行为来帮助推荐。</p>

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KNN近邻算法训练例子

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。

knn算法python实现例子

kNN算法是一种常见的分类算法，它的Python实现非常简单。下面是一个用来预测豆瓣电影用户性别的例子：

1.首先，我们需要准备数据集，包括用户的电影评分和性别标签。

2.然后，我们需要将数据集分为训练集和测试集。

3.接下来，我们需要对测试集中的每个样本进行分类，具体步骤如下：

a.计算测试样本与每个训练样本之间的距离。

b.选取距离最近的k个训练样本。

c.根据这k个训练样本的性别标签，预测测试样本的性别。

4.最后，我们需要计算分类的准确率。

下面是一个简单的kNN算法Python实现例子：

import numpy as np
from collections import Counter

def knn(k, train_data, test_data):
    distances = []
    for train in train_data:
        distance = np.sqrt(np.sum((train[:-1] - test_data[:-1]) ** 2))
        distances.append((distance, train[-1]))
    distances.sort()
    top_k = [i[-1] for i in distances[:k]]
    return Counter(top_k).most_common(1)[0][0]

# 测试
train_data = np.array([[1, 2, 1], [2, 1, 1], [3, 4, 2], [4, 3, 2]])
test_data = np.array([3, 2])
print(knn(3, train_data, test_data))