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…

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…

上篇文章中提到了使用pillow对手写文字进行预处理,本文介绍如何使用kNN算法对文字进行识别. 基本概念 k最邻近算法(k-Nearest Neighbor, KNN),是机器学习分类算法中最简单的一类.假设一个样本空间被分为几类,然后给定一个待分类的特征数据,通过计算距离该数据的最近的k个样本来判断这个数据属于哪一类.如果距离待分类属性最近的k个类大多数都属于某一个特定的类,那么这个待分类的数据也就属于这个类.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…

# 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…

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…

# -*- 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…

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…

k近邻法是一种基本分类与回归方法.本章只讨论k近邻分类,回归方法将在随后专题中进行. 它可以进行多类分类,分类时根据在样本集合中其k个最近邻点的类别,通过多数表决等方式进行预测,因此不具有显式的学习过程.其本质是利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的模型.k值选择.距离度量以及分类决策规则是其三个基本要素. 一.模型: 特征空间中,对每个训练点,距离该点比其他点更近的所有点组成一个区域(单元),每个训练点拥有一个区域(单元),所有训练点的区域(单元)构成对特征空间的一个划分.最近邻…

KNN基本思想: 1.事先存在已经分类好的样本数据(如分别在A类.B类.C类等) 2.计算待分类的数据(叫做新数据)与所有样本数据的距离 3.选择K个与新数据距离最近的的样本,并统计这K个样本所属的分类(如K=10,其中有3个为A,3个为B,4个为C) 4.将新数据归属于这K个样本中出现频率最高的那个类(则新数据可分为C类) **************************************************************************************…

加权kNN 上篇文章中提到为每个点的距离增加一个权重,使得距离近的点可以得到更大的权重,在此描述如何加权. 反函数 该方法最简单的形式是返回距离的倒数,比如距离d,权重1/d.有时候,完全一样或非常接近的商品权重会很大甚至无穷大.基于这样的原因,在距离求倒数时,在距离上加一个常量: weight = 1 / (distance + const) 这种方法的潜在问题是,它为近邻分配很大的权重,稍远一点的会衰减的很快.虽然这种情况是我们希望的,但有时候也会使算法对噪声数据变得更加敏感. 高斯函数 高…