# K邻近分类#--------------------------------# coding:utf-8 import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 1.创造数据 data=pd.read_excel(r'data1.xlsx',header=None) biaoq=data.columns x_data = data[biaoq[:3]] y_data = data[biaoq[3]] x…

# coding:utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 1.数据读取 x_tain =[] x_test =[] y_tain=[] y_test=[] for i in range(0,10): for j in range(1,501): if j < 451: #将数据保存到训练数据中 x_tain.appen…

1.分类分析 分类(Classification)指的是从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类的分析方法. 分类问题的应用场景:分类问题是用于将事物打上一个标签,通常结果为离散值.例如判断一副图片上的动物是一只猫还是一只狗,分类通常是建立在回归之上. 本文主要讲基本的分类方法 ----- KNN最邻近分类算法  KNN最邻近分类算法 ,简称KNN,最简单的机器学习算法之一. 核心逻辑:在距离空间里,如果一个样本的最接近的K个邻…

分类(Classification)指的是从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术建立分类模型,从而对没有分类的数据进行分类的分析方法. 分类问题的应用场景:用于将事物打上一个标签,通常结果为离散值.例如判断一副图片上的动物是一只猫还是一只狗,分类通常是建立在回归之上. 基本的分类方法—KNN最邻近分类算法,简称KNN,是最简单的机器学习算法之一. 核心逻辑:在距离空间里,如果一个样本的最接近的K个邻居里,绝大多数属于某个类别,则该样本也属于这个类别.   给定电影分类…

最邻近分类是分类方法中比较简单的一种,下面对其进行介绍 1.模型结构说明        最邻近分类模型属于"基于记忆"的非参数局部模型,这种模型并不是立即利用训练数据建立模型,数据也不再被函数和参数所替代.在对测试样例进行类别预测的时候,找出和其距离最接近的个样例,以其中数量最多的类别作为该样例的类预测结果. 最邻近分类模型的结构可以用下图来说明,图中叉号表示输入的待分类样例,对其分类时选定一个距离范围(虚线圆圈表示的范围),在该范围内包含有个样例(除去待分类样例外,这里=5),这里所…

K邻近(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法了.它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类.它的思想很简单:计算一个点A与其他所有点之间的距离,取出与该点最近的k个点,然后统计这k个点里面所属分类比例最大的,则点A属于该分类. 下面用一个例子来说明一下: 电影名称 打斗次数 接吻次数 电影类型 California Man 3 104 Romance He’s Not Really into Dudes 2 100 Romance Beautiful Wo…

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jun 28 17:16:19 2018 @author: zhen """ from sklearn.model_selection import train_test_split import mglearn import matplotlib.pyplot as plt x, y = mglearn.datasets.make_forge() x_trai…

图像分类 参考:http://cs231n.github.io/classification/ 图像分类(Image Classification),是给输入图像赋予一个已知类别标签.图像分类是计算机视觉(Computer Vision)问题中一个基本问题,也是很要的一个问题.诸如物体检测.图像分割等可以利用图像分类来解决. 图像分类问题的主要难点在以下几个方面: 视角差异(viewpoint variation):拍摄角度 比例差异(Scale variation):缩放比例 形变(Defor…

数学建模概述 监督学习-回归分析(线性回归) 监督学习-分类分析(KNN最邻近分类) 非监督学习-聚类(PCA主成分分析& K-means聚类) 随机算法-蒙特卡洛算法 1.回归分析 在统计学中,回归分析(regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间互相依赖的定量关系的一种统计分析方法. 按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析. 2.线性回归的python实现 线性回归的python实现方法 线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一…

knn 最邻近分类 Class = knnclassify(test_data,train_data,train_label, k, distance, rule) k:选择最邻近的数量 distance:距离度量 'euclidean'       欧几里得距离,默认的              'cityblock'        绝对差的和              'cosine'           余弦   (作为向量处理)              'correlation'  …