Python3入门机器学习 - k近邻算法

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Python3入门机器学习 - k近邻算法

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.kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性. 数据预备,这里使用random函数生成10*2的矩阵作为两列特征值,1个10个元素数组作为类别值 import numpy as npimport ma…

[机器学习] k近邻算法

算是机器学习中最简单的算法了,顾名思义是看k个近邻的类别,测试点的类别判断为k近邻里某一类点最多的,少数服从多数,要点摘录: 1. 关键参数:k值 && 距离计算方式 && 分类决策规则 2. k=1, 即只取最近点,容易过拟合,k取较大值,容易欠拟合.k值越小,模型越复杂.k ＝ 3 or 5 works well. 3. k近邻算法的一个实现:kd树(k-k维空间,二叉树),分两步:构造kd树--搜索kd树.复杂度O(logN). 下图是一个kd树及对应二叉树: 4.…

机器学习（1）——K近邻算法

KNN的函数写法 import numpy as np from math import sqrt from collections import Counter def KNN_classify(k,X_train,y_train,x): assert 1<=k<X_train.shape[0],"k must be valid" assert X_train.shape[0] == y_train.shape[0],\ "the size of X_train…

1.K近邻算法

(一)K近邻算法基础 K近邻(KNN)算法优点思想极度简单应用数学知识少(近乎为0) 效果好可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题更完整的刻画机器学习应用的流程图解K近邻算法上图是以往病人体内的肿瘤状况,红色是良性肿瘤.蓝色是恶性肿瘤.显然这与发现时间的早晚以及肿瘤大小有密不可分的关系,那么当再来一个病人,我怎么根据时间的早晚以及肿瘤大小推断出这个新的病人体内的肿瘤(图中的绿色)是良性的还是恶性的呢? k近邻的思想便可以在这里使用,我根据距离(至于距离是什么样的距离,我们后面会…

第四十六篇入门机器学习——kNN - k近邻算法（k-Nearest Neighbors）

No.1. k-近邻算法的特点 No.2. 准备工作,导入类库,准备测试数据 No.3. 构建训练集 No.4. 简单查看一下训练数据集大概是什么样子,借助散点图 No.5. kNN算法的目的是,假如有新的数据加入,需要判断这个新的数据属于数据集中的哪一类我们添加一个新的数据,重新绘制散点图 No.6. kNN的实现过程——计算x到训练数据集中每个点的距离 No.7. kNN的实现过程——使用argsort来获取距离x由近到远的点的索引组成的向量,进行保存 No.8. kNN的实现过程——指定…

机器学习实战 - python3 学习笔记（一） - k近邻算法

一. 使用k近邻算法改进约会网站的配对效果 k-近邻算法的一般流程: 收集数据:可以使用爬虫进行数据的收集,也可以使用第三方提供的免费或收费的数据.一般来讲,数据放在txt文本文件中,按照一定的格式进行存储,便于解析及处理. 准备数据:使用Python解析.预处理数据. 分析数据:可以使用很多方法对数据进行分析,例如使用Matplotlib将数据可视化. 测试算法:计算错误率. 使用算法:错误率在可接受范围内,就可以运行k-近邻算法进行分类. 实战内容: 海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己…