# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Jun 18 11:46:15 2014 @author: hp """ import numpy as np import operator def createDataSet(): group=np.random.rand(4,2) labels=['a','b','c','d'] return group,labels def classify0(inX,…

一.kNN算法概述 kNN算法是用来分类的,其依据测量不同特征值之间的距离,其核心思想在于用距离目标最近的k个样本数据的分类来代表目标的分类(这k个样本数据和目标数据最为相似).其精度高,对异常值不敏感,并且无数据输入假定,但是计算复杂度和空间复杂度均高,更多的适用于数值型和标称型数据. kNN算法的工作原理:存在一个训练样本集,并且其中的每个数据都存在标签,因此样本集中的数据与其所属分类的对应关系是明确的.输入没有标签的新数据后,提取新数据中的特征并与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提…

在十大经典数据挖掘算法中,KNN算法算得上是最为简单的一种.该算法是一种惰性学习法(lazy learner),与决策树.朴素贝叶斯这些急切学习法(eager learner)有所区别.惰性学习法仅仅只是简单地存储训练元组,做一些少量工作,在真正进行分类或预测的时候才开始做更多的工作.有点像是平时不努力学习功课,到了考前才开始临时抱佛脚的感觉. KNN(k-nearest-neighbor)算法的思想是找到在输入新数据时,找到与该数据最接近的k个邻居,在这k个邻居中,找到出现次数最多的类别,对其…

KNN算法基本的思路是比较好理解的,今天根据它的特点写了一个实例,我会把所有的数据和代码都写在下面供大家参考,不足之处,请指正.谢谢! update:工程代码全部在本页面中,测试数据已丢失,建议去UCI Dataset中找一个自行测试一下. 几点说明: 1.KNN中的K=5; 2.在计算权重时,采用的是减去函数{1,0.8,0.6,0.4,0.2},当然你也可以采用反函数或高斯函数; 3.5%作为测试集(decision.txt),95%作为训练集(training.txt): 4.在计算cos…

第2章 k-近邻算法 KNN 概述 k-近邻(kNN, k-NearestNeighbor)算法主要是用来进行分类的. KNN 场景 电影可以按照题材分类,那么如何区分 动作片 和 爱情片 呢? 动作片:打斗次数更多 爱情片:亲吻次数更多 基于电影中的亲吻.打斗出现的次数,使用 k-近邻算法构造程序,就可以自动划分电影的题材类型. 现在根据上面我们得到的样本集中所有电影与未知电影的距离,按照距离递增排序,可以找到 k 个距离最近的电影. 假定 k=3,则三个最靠近的电影依次是, He's Not…

MLP实现 调整参数比较性能结果 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Aug 30 21:14:38 2017 @author: Administrator """ import numpy as np #导入numpy工具包 from os import listdir #使用listdir模块,用于访问本地文件 from sklearn.neural_network import MLPCla…

第2章 k-近邻算法 KNN 概述 k-近邻(kNN, k-NearestNeighbor)算法主要是用来进行分类的. KNN 场景 电影可以按照题材分类,那么如何区分 动作片 和 爱情片 呢? 动作片:打斗次数更多 爱情片:亲吻次数更多 基于电影中的亲吻.打斗出现的次数,使用 k-近邻算法构造程序,就可以自动划分电影的题材类型. 现在根据上面我们得到的样本集中所有电影与未知电影的距离,按照距离递增排序,可以找到 k 个距离最近的电影. 假定 k=3,则三个最靠近的电影依次是, He's Not…

https://www.researchgate.net/post/How_to_determine_unknown_class_using_neural_network 里面有讨论,说是用rbf神经网络,O-SVM可以搞定 https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/7t3xei/d_detecting_unknown_classes/ reddit上的讨论,有人专门提到svm是最适合解决这个问题的模型. I've spent lots…

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了,在我们平常的生活中也会不自主的应用.比如,我们判断一个人的人品,只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了.这里就运用了KNN的思想.KNN方法既可以做分类,也可以做回归,这点和决策树算法相同. KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同.KNN做分类预测时,一般是选择多数表决法,即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本,预测为里面有最多类别数的类别.而KNN做回归时,一般是选择平均…