python实现knn分类 / 张生荣

基于python实现KNN分类算法

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.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别 ...

一.题目要求用原生Python实现knn分类算法. 二.题目分析数据来源:鸢尾花数据集(见附录Iris.txt) 数据集包含150个数据集,分为3类,分别是:Iris Setosa(山鸢尾).Ir ...

目录 KNN分类算法的介绍测试数据 Python代码实现结果分析简介: 我们在这世上,选择什么就成为什么,人生的丰富多彩,得靠自己成就.你此刻的付出,决定了你未来成为什么样的人,当你改变不了世界 ...

一.KNN算法简介邻近算法,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 ...

k-近邻算法是基本的机器学习算法,算法的原理非常简单: 输入样本数据后,计算输入样本和参考样本之间的距离,找出离输入样本距离最近的k个样本,找出这k个样本中出现频率最高的类标签作为输入样本的类标签,很 ...

本文实例为大家分享了Python KNN分类算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 KNN分类算法应该算得上是机器学习中最简单的分类算法了,所谓KNN即为K-NearestNeighbor(K个最邻 ...

本文实例为大家分享了Python KNN分类算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.KNN分类算法 KNN分类算法(K-Nearest-Neighbors Classification),又叫K ...

本文为大家分享了python机器学习之KNN分类算法,供大家参考,具体内容如下 1.KNN分类算法 KNN分类算法(K-Nearest-Neighbors Classification),又叫K近邻算 ...

本文实例为大家分享了python实现knn算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 knn算法描述对需要分类的点依次执行以下操作: 1.计算已知类别数据集中每个点与该点之间的距离 2.按照距离递增顺 ...

本文实例为大家分享了python使用KNN算法识别手写数字的具体代码,供大家参考,具体内容如下 # -*- coding: utf-8 -*- #pip install numpy import os ...

示例:<电影类型分类> 获取数据来源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 ...

python字符串方法分类,字符串是经常可以看到的一个数据储存类型,我们要进行字符的数理,就需要用各种的方法,这里有许多方法,我给大家介绍比较常见的重要的方法,比如填充.删减.变形.分切.替代和查找. ...

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的 ...

本文实例为大家分享了python实现决策树分类算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.概述决策树(decision tree)--是一种被广泛使用的分类算法. 相比贝叶斯算法,决策树的优势在于 ...

解决的问题: 1.实现了二分类的卡方分箱: 2.实现了最大分组限定停止条件,和最小阈值限定停止条件: 问题,还不太清楚,后续补充. 1.自由度k,如何来确定,卡方阈值的自由度为分箱数-1,显著性水平 ...

最近在看吴恩达的机器学习课程,自己用python实现了其中的logistic算法,并用梯度下降获取最优值. logistic分类是一个二分类问题,而我们的线性回归函数的取值在负无穷到正无穷之间,对于 ...

基本概念 precision:预测为对的当中,原本为对的比例(越大越好,1为理想状态) recall:原本为对的当中,预测为对的比例(越大越好,1为理想状态) F-measure:F度量是对准确率和召 ...

Python-opencv+KNN求解数独最近一直在玩数独,突发奇想实现图像识别求解数独,输入到输出平均需要0.5s. 整体思路大概就是识别出图中数字生成list,然后求解. 输入输出demo 数独 ...

目录什么是AlexNet模型训练前准备 1.数据集处理 2.创建Keras的AlexNet模型开始训练 1.训练的主函数 2.Keras数据生成器 3.主训练函数全部代码训练结果最近在做实验 ...

目录前置信息 1.决策树 2.样本数据策树分类算法 1.构建数据集 2.数据集信息熵 3.信息增益 4.构造决策树 5.实例化构造决策树 6.测试样本分类后置信息:绘制决策树代码总结前置信息 ...