KNN算法实现对iris数据集的预测

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KNN算法实现对iris数据集的预测

KNN算法的实现 import pandas as pd from math import dist k = int(input("请输入k值:")) dataTest = pd.read_csv('iristest.csv', header=None).values trainData = pd.read_csv('iristrain.csv', header=None).values # 用于我懒得把测试数据和训练数据封装成不同类,所以就会在成员变量里面同时出现测试数据专有的属性和…

kNN算法实例（约会对象喜好预测和手写识别）

import numpy as np import operator import random import os def file2matrix(filePath):#从文本中提取特征矩阵和标签 f = open(filePath,'r+').readlines() fileLength = len(f) dataSet = np.zeros((fileLength,3),np.float64) labelList = [] for i in range(fileLength): row =…

机器学习简要笔记（三）-KNN算法

#coding:utf-8 import numpy as np import operator def classify(intX,dataSet,labels,k): ''' KNN算法 ''' dataSetSize =dataSet.shape[0] ##numpy 中shape[0]返回数组的行数,shape[1]返回列数 ##构建计算矩阵 ##intX横向重复dataSetSize次,纵向重复1次 ##例如intX=([1,2])--->([[1,2],[1,2],[1,2],[1,…

机器学习回顾篇（6）：KNN算法

1 引言本文将从算法原理出发,展开介绍KNN算法,并结合机器学习中常用的Iris数据集通过代码实例演示KNN算法用法和实现. 2 算法原理 KNN(kNN,k-NearestNeighbor)算法,或者说K近邻算法,应该算是机器学习中众多分类算法最好理解的一个了.古语有云:物以类聚,人以群分.没错,KNN算法正是这一思想为核心,对数据进行分类. 而所谓K近邻,意思是对于每一个待分类样本,都可以以与其最近的K个样本点的多数分类来来进行划分.举个例子,办公室新来了一个同事,他的位置边上坐着的10个…

kNN算法：K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法

一.KNN算法概述邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法.KNN是一种分类(classification)算法,它输入基于实例的学习(instance-based learning),属于懒惰学习(lazy learning)即KNN没有显式的学习过程,也就是说没有训练阶段,数据…

Python 手写数字识别-knn算法应用

在上一篇博文中,我们对KNN算法思想及流程有了初步的了解,KNN是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,也就是说对于每个样本数据,需要和训练集中的所有数据进行欧氏距离计算.这里简述KNN算法的特点: 优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定缺点:计算复杂度高,空间复杂度高适用数据范围:数值型和标称型(具有有穷多个不同值,值之间无序) knn算法代码: #-*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import operatorimport…

用Python实现支持向量机并处理Iris数据集

SVM全称是Support Vector Machine,即支持向量机,是一种监督式学习算法.它主要应用于分类问题,通过改进代码也可以用作回归.所谓支持向量就是距离分隔面最近的向量.支持向量机就是要确保这些支持向量距离超平面尽可能的远以保证模型具有相当的泛化能力. 当训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分支持向量机:当训练数据近似线性可分时,通过软间隔最大化,也学习一个线性分类器,即线性支持向量机:当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧,将低维度的非线性问题转化为高…