k近邻算法也叫什么算法
时间: 2024-07-28 21:00:33 浏览: 30
K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法是一种基于实例的学习或非参数学习方法。在KNN算法中,一个新样本的分类决策依赖于其与训练集中最相似的K个样本(也就是它的“邻居”)的类别。这种算法简单直观,不需要训练过程,直接根据数据的特征来进行预测。
KNN算法也有其他名称,例如:
1. 邻近法
2. 最近邻分类法
3. 距离度量法
相关问题
K-近邻算法有什么作用
K-近邻算法在机器学习领域中被广泛应用,主要有以下几个作用:
1.分类:K-近邻算法可以用于分类问题,比如判断一封电子邮件是否是垃圾邮件,对图像进行分类等。
2.回归:K-近邻算法也可以用于回归问题,比如根据某人的年龄、教育程度、工作经验等特征来预测他的收入水平。
3.异常检测:K-近邻算法可以帮助我们检测数据中的异常值,比如在一组销售数据中,找出与其他数据明显不同的数据点。
4.数据预处理:K-近邻算法可以用于数据预处理,比如根据样本数据对缺失值进行填充、对离散数据进行编码等。
5.相似度计算:K-近邻算法可以用于计算数据点之间的相似度,从而为其他算法提供输入数据。
K 近邻算法具体代码是什么
K近邻算法的具体代码如下:
```python
# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读入数据
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 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=0)
# 定义KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
这是一个简单的KNN分类模型,其中数据集保存在"data.csv"文件中,训练集和测试集比例为8:2,使用sklearn库中的KNeighborsClassifier类来定义模型,其中k=5,表示我们选取最近的5个邻居作为分类依据。最后输出模型的准确率。