在jupyter中使用def kNN_classify(k, X_train, y_train, x): #distances = [sqrt(np.sum((x_train - x)**2)) for x_train in X_train] distances = np.sqrt(np.sum((X_train - x)**2,axis=1)) nearest = np.argsort(distances) #topK_y = [y_train[i] for i in nearest[0:k]] topK_y = y_train[ nearest[0:k] ] votes = Counter(topK_y) return votes.most_common()[0][0]和sklearn中的train_test_split求出测试集上的准确度
时间: 2023-05-12 17:04:46 浏览: 94
这是一个kNN分类器的函数,它需要四个参数:
1. k:表示kNN算法中的k值,即选择最近的k个邻居进行分类。
2. X_train:表示训练集的特征矩阵,每一行代表一个样本的特征向量。
3. y_train:表示训练集的标签向量,每个元素代表一个样本的类别。
4. x:表示待分类的样本的特征向量。
函数的作用是根据训练集中的样本和标签,对待分类的样本进行分类,并返回分类结果。
相关问题
编写自定义函数knn_classify(train_data, test_data, k)
好的,让我来为您编写一个自定义函数knn_classify(train_data, test_data, k):
```python
import numpy as np
from collections import Counter
def knn_classify(train_data, test_data, k):
"""
K-最近邻分类器。
参数:
train_data -- 训练数据,一个二维NumPy数组,每行表示一个训练样本,每列表示一个特征。
test_data -- 测试数据,一个一维NumPy数组,表示待分类的样本。
k -- 选择最近邻的个数。
返回值:
label -- 分类结果,一个字符串,表示测试样本所属的类别。
"""
# 计算训练数据中每个样本与测试样本之间的距离
distances = np.sqrt(np.sum((train_data - test_data) ** 2, axis=1))
# 找到距离最近的k个训练样本的索引
nearest_indices = np.argsort(distances)[:k]
# 找到这k个训练样本中出现次数最多的类别
nearest_labels = train_data[nearest_indices][:, -1]
label = Counter(nearest_labels).most_common(1)[0][0]
return label
```
该函数使用欧几里得距离作为样本间的距离度量,并使用Counter对象来统计k个最近邻样本中出现次数最多的类别,并将其作为预测结果返回。
实现knn 朴素贝叶斯 决策算法
KNN(K-Nearest Neighbors)算法是一种基于实例的学习方法,它的基本思想是在训练数据集中找到与测试数据最相似的 k 个数据,然后根据它们的类别进行预测。具体实现步骤如下:
1. 计算测试数据与每个训练数据之间的距离(可以使用欧氏距离、曼哈顿距离等);
2. 对距离进行排序,选取距离最近的 k 个训练数据;
3. 统计这 k 个训练数据中最多的类别,作为预测结果。
下面是一个简单的 Python 实现:
```
import numpy as np
class KNN:
def __init__(self, k=3):
self.k = k
def fit(self, X, y):
self.X_train = X
self.y_train = y
def predict(self, X):
predictions = []
for i in range(len(X)):
distances = np.sqrt(np.sum(np.square(self.X_train - X[i,:]), axis=1))
k_nearest = np.argsort(distances)[:self.k]
k_nearest_labels = self.y_train[k_nearest]
most_common = np.argmax(np.bincount(k_nearest_labels))
predictions.append(most_common)
return predictions
```
朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法是一种基于概率统计的分类算法,它的基本思想是根据贝叶斯定理计算出样本属于每个类别的概率,然后选择概率最大的类别作为预测结果。具体实现步骤如下:
1. 计算每个类别的先验概率,即在训练数据集中,每个类别出现的概率;
2. 计算每个特征在各个类别下的条件概率,即在给定某个类别的情况下,某个特征出现的概率;
3. 对于一个测试样本,计算它属于每个类别的后验概率,即在给定某个类别的情况下,该样本属于该类别的概率,然后选择后验概率最大的类别作为预测结果。
下面是一个简单的 Python 实现:
```
from collections import Counter
import numpy as np
class NaiveBayes:
def fit(self, X, y):
self.X_train = X
self.y_train = y
self.classes = np.unique(y)
self.parameters = []
for i, c in enumerate(self.classes):
X_c = X[y == c]
self.parameters.append([])
for j in range(X.shape[1]):
col = X_c[:, j]
mean = np.mean(col)
std = np.std(col)
self.parameters[i].append({'mean': mean, 'std': std})
def _calculate_likelihood(self, mean, std, x):
exponent = np.exp(-((x - mean) ** 2 / (2 * std ** 2)))
return np.log(exponent / (np.sqrt(2 * np.pi) * std))
def _calculate_prior(self, c):
samples = self.y_train.shape[0]
class_samples = np.sum(self.y_train == c)
return class_samples / samples
def _classify(self, sample):
posteriors = []
for i, c in enumerate(self.classes):
prior = self._calculate_prior(c)
posterior = np.log(prior)
for j, param in enumerate(self.parameters[i]):
mean = param['mean']
std = param['std']
x = sample[j]
likelihood = self._calculate_likelihood(mean, std, x)
posterior += likelihood
posteriors.append(posterior)
return self.classes[np.argmax(posteriors)]
def predict(self, X):
predictions = []
for sample in X:
predictions.append(self._classify(sample))
return predictions
```
以上是 KNN 和朴素贝叶斯的基本实现,实际应用中可能需要对算法进行改进和优化。
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