1:算法简单描述
给定训练数据样本和标签,对于某测试的一个样本数据,选择距离其最近的k个训练样本,这k个训练样本中所属类别最多的类即为该测试样本的预测标签。简称kNN。通常k是不大于20的整数,这里的距离一般是欧式距离。
2:python代码实现
创建一个kNN.py文件,将核心代码放在里面了。
(1) 创建数据
#创造数据集
def createDataSet():
...
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2014-07-19 23:24:39
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图像检索:二维直方图+flann+KNN+欧几里得距离...
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2014-07-09 00:04:28
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2014-07-06 19:26:24
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# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Jun 18 11:46:15 2014@author: hp"""import numpy as npimport operatordef createDataSet(): group=np.random.ra...
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2014-06-21 13:30:34
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今天按照《机器学习实战》学习k-邻近算法,输入KNN.classify0([0,0],group,labels,3)的时候总是报如下的错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"<pyshell#75>",line1,in<module>KNN.classify0([0,0],group,labels,3)File"KNN.py",line16,inclassify0diffMat=til..
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2014-06-17 17:05:39
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2014-06-04 16:22:30
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在数据分析和数据挖掘的过程中,我们经常需要知道个体间差异的大小,进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析,数据挖掘中的分类和聚类算法,如K最近邻(KNN)和K均值(K-Means)。当然衡量个体差异的方法有很多,最近查阅了相关的资料,这里整理罗列下。
为了方便下面的解释和举例,先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异,它们都包含了N个维的特征,即X=(x1, x2, x3, ...
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2014-05-25 07:01:04
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Python3.2 实现基于KNN算法的数据分类...
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2014-05-11 02:59:46
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