上节介绍了机器学习的决策树算法,它属于分类算法,本节我们介绍机器学习的另外一种分类算法:最近邻规则分类KNN,书名为k-近邻算法. 它的工作原理是:将预测的目标数据分别跟样本进行比较,得到一组距离的数据,取最近的K个数据,遵循少数服从多数的原则,从而获得目标数据的分类. 简单的说,就是[近朱者赤,近墨者者黑],下面我们一起通过KNN算法来演示这句名言的内涵. 案例背景: 我的一个表弟,自幼聪明过人,读书的时候称得上名列前茅,父母以此为骄傲.但是好景不长,自从参加工作后,结识了几个狐朋狗友,从此进…

#coding=utf-8 from numpy import * import operator from os import listdir import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt #从文件当中读取内容,保存到矩阵当中 #因为文件当中有两部分内容,一部分是三个原因,另一部分是结果 def file2matrix(filename): fr=open(filename) numberOfLines=len(fr.readlines()…

例子: 求未知电影属于什么类型: 算法介绍: 步骤:  为了判断未知实例的类别,以所有已知类别的实例作为参照      选择参数K      计算未知实例与所有已知实例的距离      选择最近K个已知实例      根据少数服从多数的投票法则(majority-voting),让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别 细节: 关于K的选择 关于距离的衡量方法: 其他距离衡量:余弦值(cos), 相关度 (correlation), 曼哈顿距离 (Manhattan distance)  …

理论学习: 3. 算法详述        3.1 步骤:      为了判断未知实例的类别,以所有已知类别的实例作为参照      选择参数K      计算未知实例与所有已知实例的距离      选择最近K个已知实例      根据少数服从多数的投票法则(majority-voting),让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别        3.2 细节:      关于K      关于距离的衡量方法:          3.2.1 Euclidean Distance(欧式距离) 定…

样本: 使用的算法: 代码: import numpy as np import pandas as pd import datetime from sklearn.impute import SimpleImputer #预处理模块 from sklearn.model_selection import train_test_split #训练集和测试集模块 from sklearn.metrics import classification_report #预测结果评估模块 from skl…

原理:计算当前点(无label,一般为测试集)和其他每个点(有label,一般为训练集)的距离并升序排序,选取k个最小距离的点,根据这k个点对应的类别进行投票,票数最多的类别的即为该点所对应的类别.代码实现(数据集采用的是iris): import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import n…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/xiaojimanman/article/details/51064307 http://www.llwjy.com/blogdetail/f74b497c2ad6261b0ea651454b97a390.html 个人博客站已经上线了,网址 www.llwjy.com ~欢迎各位吐槽~ ----------------------------------------------------------------------------…

位置指纹法中最常用的算法是k最近邻(kNN):选取与当前RSS最邻近的k个指纹的位置估计当前位置,简单直观有效.本文介绍kNN用于定位的基本原理与具体实现(matlab.python). 基本原理 位置指纹法可以看作是分类或回归问题(特征是RSS向量,标签是位置),监督式机器学习方法可以从数据中训练出一个从特征到标签的映射关系模型.kNN是一种很简单的监督式机器学习算法,可以用来做分类或回归. 对于在线RSS向量\(s\),分别计算它与指纹库中各个RSS向量{\(s_1, s_2, ..., s…

最近学习了人体姿态的相似性评价.需要用到KNN来统计与当前姿态相似的k个姿态信息. 假设我们已经有了矩阵W和给定的测试样本姿态Xi,需要寻找与Xi相似的几个姿态,来估计当前Xi的姿态标签. //knn操作 //读入一帧测试帧 去训练集里面求距离/*1.计算已知类别数据集合汇总的点与当前点的距离2.按照距离递增次序排序3.选取与当前点距离最近的K个点4.确定距离最近的前K个点所在类别的出现频率5.返回距离最近的前K个点中频率最高的类别作为当前点的预测分类*/ //knn操作 //读入一帧测试帧 去…

KNN(K-Nearest Neighbor algorithm, K最近邻方法)是一种统计分类器,属于惰性学习. 基本思想:输入没有标签即未经分类的新数据,首先提取新数据的特征并与测试集中的每一个数据特征进行比较:然后从样本中提取k个最邻近(最相似)数据特征的分类标签,统计这k个最邻近数据中出现次数最多的分类,将其作为新数据的类别. 1. 分类 KNN按照一定规则将相似的数据样本进行归类.在KNN学习中,首先计算待分类数据特征与训练数据特征之间呃距离并排序,取出距离最近的k个训练数据特征:然后…