租房数据分析,knn算法使用

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租房数据分析,knn算法使用

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel('jiemo.xls') # 导入当前文件夹下的58.csv数据文件 df=pd.DataFrame(data) df1=df.dropna() df1['平方']=df1['平方'].str.replace("㎡","") df1['价格/每平方米']=df1['价格']/df1['…

腾讯公司数据分析岗位的hadoop工作　线性回归　k-means算法　朴素贝叶斯算法　SpringMVC组件　某公司的广告投放系统　KNN算法　社交网络模型　SpringMVC注解方式

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数据分析与挖掘 - R语言：KNN算法

一个简单的例子!环境:CentOS6.5Hadoop集群.Hive.R.RHive,具体安装及调试方法见博客内文档. KNN算法步骤:需对所有样本点(已知分类+未知分类)进行归一化处理.然后,对未知分类的数据集中的每个样本点依次执行以下操作:1.计算已知类别数据集中的点与当前点(未知分类)的距离.2.按照距离递增排序3.选取与当前距离最小的k个点4.确定前k个点所在类别的出现频率5.返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测类别编写R脚本: #!/usr/bin/Rscript #1.对i…

机器学习——KNN算法（k近邻算法）

一 KNN算法 1. KNN算法简介 KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系.输入没有标签的数据后,将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,提取出样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数.最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类作为新数据的…

机器学习实战（笔记）------------KNN算法

1.KNN算法 KNN算法即K-临近算法,采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类. 以二维情况举例: 假设一条样本含有两个特征.将这两种特征进行数值化,我们就可以假设这两种特种分别为二维坐标系中的横轴和纵轴,将一个样本以点的形式表示在坐标系中.这样,两个样本直接变产生了空间距离,假设两点之间越接近越可能属于同一类的样本.如果我们有一个待分类数据,我们计算该点与样本库中的所有点的距离,取前K个距离最近的点,以这K个中出现次数最多的分类作为待分类样本的分类.这样就是KNN算法.…

ML(5):KNN算法

K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,可以简单的理解为由那离自己最近的K个点来投票决定待分类数据归为哪一类.这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法, 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法.其中的K表示最接近自己的K个数据样本.KNN算法和K-Means算法不同的是,K-Means算法用来聚类,用来判断哪些东西是一个比较相近的类型,而KNN算法是用来做归类的,也就是说,有一个样本空间里的样本分成几个类型,然后,给定一个待分类的数据,通过计算…