knn算法中indices的含义

在K近邻算法中，"indices"指的是K个最近邻样本点在原始训练集中的索引，即离测试样本点最近的K个训练样本在原始训练集中的位置。这些"indices"可以被用来查找对应的标签或其他相关信息。在scikit-learn中的KNN算法中，"indices"是通过调用kneighbors()函数返回的一个数组，它包含了K个最近邻样本点在原始训练集中的索引。

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。

使用python实现knn算法_使用python实现KNN算法

KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种非常简单但又非常有效的分类和回归方法。它的原理是：在训练集中找出与测试数据最接近的K个数据，然后根据这K个数据的分类，确定测试数据的分类。

下面是使用Python实现KNN算法的步骤：

1. 导入必要的库

import numpy as np
from collections import Counter

2. 定义KNN类

class KNN:
    def __init__(self, k=3):
        self.k = k

3. 定义距离函数

    def euclidean_distance(self, x1, x2):
        return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))

4. 训练模型

    def fit(self, X, y):
        self.X_train = X
        self.y_train = y

5. 预测函数

    def predict(self, X):
        y_pred = [self._predict(x) for x in X]
        return np.array(y_pred)

6. 内部预测函数

    def _predict(self, x):
        distances = [self.euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train]
        k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
        k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
        most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)
        return most_common[0][0]

完整代码如下：

import numpy as np
from collections import Counter

class KNN:
    def __init__(self, k=3):
        self.k = k

    def euclidean_distance(self, x1, x2):
        return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))

    def fit(self, X, y):
        self.X_train = X
        self.y_train = y

    def predict(self, X):
        y_pred = [self._predict(x) for x in X]
        return np.array(y_pred)

    def _predict(self, x):
        distances = [self.euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train]
        k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
        k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
        most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)
        return most_common[0][0]

使用KNN算法进行分类的示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
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)

# 构建KNN模型
knn = KNN(k=3)
knn.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

注意：KNN算法的效果非常依赖于数据的质量和特征的选取，因此在实际应用中需要进行多次尝试和调整。