K-近邻算法的python实现代码分享

本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的基本实现及迭代器.分享给大家供大家参考,具体如下: 这篇文章参考自<复杂性思考>一书的第二章,并给出这一章节里我的习题解答. (这书不到120页纸,要卖50块!!,一开始以为很厚的样子,拿回来一看,尼玛.....代码很少,给点提示,然后让读者自己思考怎么实现) 先定义顶点和边 class Vertex(object): def __init__(self, label=''): self.label = label def __repr__(sel

本文主要给大家讲解了Apriori算法的基础知识以及Apriori算法python中的实现过程,以下是所有内容: 1. Apriori算法简介 Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法.Apriori算法利用频繁项集性质的先验知识,通过逐层搜索的迭代方法,即将K-项集用于探察(k+1)项集,来穷尽数据集中的所有频繁项集.先找到频繁项集1-项集集合L1, 然后用L1找到频繁2-项集集合L2,接着用L2找L3,知道找不到频繁K-项集,找到每个Lk需要一次数据库扫描.注意:频繁项集的所有非空

本文实例讲述了Python排序搜索基本算法之插入排序.分享给大家供大家参考,具体如下: 插入排序生活中非常常见,打扑克的时候人的本能就在用插入排序:把抽到的一张插入到手上牌的正确位置上.有两种插入排序方法,一种基于比较,另一种基于交换.代码如下: 1.基于比较的插入排序: # coding:utf-8 def insertionSort(seq): length=len(seq) for i in range(1,length): tmp=seq[i] for j in range(i,0,-1

主成分分析,即Principal Component Analysis(PCA),是多元统计中的重要内容,也广泛应用于机器学习和其它领域.它的主要作用是对高维数据进行降维.PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代,新特征是旧特征的线性组合,这些线性组合最大化样本方差,尽量使新的k个特征互不相关.关于PCA的更多介绍,请参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Principal_component_analysis. 主成分分析(PCA) vs 多元判别式分析(MD

最近邻法和k-近邻法 下面图片中只有三种豆,有三个豆是未知的种类,如何判定他们的种类? 提供一种思路,即:未知的豆离哪种豆最近就认为未知豆和该豆是同一种类.由此,我们引出最近邻算法的定义:为了判定未知样本的类别,以全部训练样本作为代表点,计算未知样本与所有训练样本的距离,并以最近邻者的类别作为决策未知样本类别的唯一依据.但是,最近邻算法明显是存在缺陷的,比如下面的例子:有一个未知形状(图中绿色的圆点),如何判断它是什么形状? 显然,最近邻算法的缺陷--对噪声数据过于敏感,为了解决这个问题,我们可

本文实例讲述了Python排序搜索基本算法之选择排序.分享给大家供大家参考,具体如下: 选择排序就是第n次把序列中最小的元素排在第n的位置上,一旦排好就是该元素的绝对位置.代码如下: # coding:utf-8 def selectionSort(seq): length=len(seq) for i in range(length): mini=min(seq[i:]) if seq[i]>mini: j=seq.index(mini,i) seq[i],seq[j]=seq[j],seq[

k-近邻算法概述: 所谓k-近邻算法KNN就是K-Nearest neighbors Algorithms的简称,它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居), 这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中. k-近邻算法分析 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 k-

目录 一.k-近邻算法原理及API 1.k-近邻算法原理 2.k-近邻算法API 3.k-近邻算法特点 二.k-近邻算法案例分析案例信息概述 第一部分:处理数据 1.数据量缩小 2.处理时间 3.进一步处理时间 4.提取并构造时间特征 5.删除无用特征 6.签到数量少于3次的地点,删除 7.提取目标值y 8.数据分割 第二部分:特征工程 标准化 第三部分:进行算法流程 1.算法执行 2.预测结果 3.检验效果 一.k-近邻算法原理及API 1.k-近邻算法原理 如果一个样本在特征空间中的k个最相

目录 1.吃金币 2.打乒乓 3.滑雪 4.并夕夕版飞机大战 5.打地鼠 6.小恐龙 7.消消乐 8.俄罗斯方块 9.贪吃蛇 10.24点小游戏 11.平衡木 12.外星人入侵 13.井字棋888 经常听到有朋友说,学习编程是一件非常枯燥无味的事情.其实,大家有没有认真想过,可能是我们的学习方法不对? 比方说,你有没有想过,可以通过打游戏来学编程? 今天我想跟大家分享几个Python小游戏,教你如何通过边打游戏边学编程! 1.吃金币 源码分享: import os import cfg impo

目录 No.1 No.2 No.3 快到 520 了,分享几段 520 专属 Python 代码,不多说了,下面直接上货. No.1 效果: 主要代码: import turtle turtle.speed(0) turtle.delay(10) turtle.penup() turtle.left(90) turtle.fd(200) turtle.pendown() turtle.right(90) turtle.fillcolor('red') turtle.begin_fill() tu

关联规则挖掘(Association rule mining)是数据挖掘中最活跃的研究方法之一,可以用来发现事情之间的联系,最早是为了发现超市交易数据库中不同的商品之间的关系.(啤酒与尿布) 基本概念 1.支持度的定义:support(X-->Y) = |X交Y|/N=集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数/数据记录的个数.例如:support({啤酒}-->{尿布}) = 啤酒和尿布同时出现的次数/数据记录数 = 3/5=60%. 2.自信度的定义:confidence(X-->