Python K最近邻从原理到实现的方法

以下是关于“Python K最近邻从原理到实现的方法”的完整攻略:

简介

K最近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)是一种基于实例的学习算法,它可以用于分类和回归任务。在本教程中,我们将介绍KNN算法的原理和Python实现方法,并提供两个示例说明。

KNN算法原理

KNN算法的基本思想是:对于一个新的数据点,找到与其最近的K个数据点,然后根据这K个数据点的标签来预测新数据点的标签。KNN算法的步骤如下:

  1. 计算新数据点与所有训练数据点之间的距离。
  2. 选择距离最近的K个数据点。
  3. 根据这K个数据点的标签来预测新数据点的标签。

KNN算法中的距离可以使用欧几里得距离、曼哈顿距离等。

KNN算法Python实现

以下是使用Python实现KNN算法的代码:

import numpy as np
from collections import Counter

class KNN:
    def __init__(self, k=5):
        self.k = k

    def fit(self, X, y):
        self.X_train = X
        self.y_train = y

    def predict(self, X):
        y_pred = []
        for x in X:
            distances = [np.sqrt(np.sum((x - x_train)**2)) for x_train in self.X_train]
            k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
            k_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
            most_common = Counter(k_labels).most_common(1)
            y_pred.append(most_common[0][0])
        return y_pred

其中,KNN类实现了KNN算法。在初始化方法中,我们定义了K值。在fit方法中,我们将训练数据集的特征和标签保存在X_train和y_train中。在predict方法中,我们使用欧几里得距离计算新数据点与所有训练数据点之间的距离,选择距离最近的K个数据点,并根据这K个数据点的标签来预测新数据点的标签。

示例说明

以下是两个示例说明,展示了如何使用Python实现KNN算法。

示例1

假设我们要使用KNN算法对Iris数据集进行分类:

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Load Iris dataset
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Split dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Create KNN classifier
knn = KNN(k=5)

# Train KNN classifier
knn.fit(X_train, y_train)

# Predict labels of the test data
y_pred = knn.predict(X_test)

# Calculate the accuracy of the classifier
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

在这个示例中,我们使用load_iris函数加载Iris数据集,将数据集分为训练集和测试集,使用KNN类创建了一个KNN分类器,并使用fit方法来训练KNN分类器。最后,我们使用predict方法来预测测试数据的标签,并使用accuracy_score函数计算分类器的准确性。

示例2

假设我们要使用KNN算法对digits数据集进行分类:

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Load digits dataset
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

# Split dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Create KNN classifier
knn = KNN(k=5)

# Train KNN classifier
knn.fit(X_train, y_train)

# Predict labels of the test data
y_pred = knn.predict(X_test)

# Calculate the accuracy of the classifier
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

在这个示例中,我们使用load_digits函数加载digits数据集,将数据集分为训练集和测试集,使用KNN类创建了一个KNN分类器,并使用fit方法来训练KNN分类器。最后,我们使用predict方法来预测测试数据的标签,并使用accuracy_score函数计算分类器的准确性。

本教程介绍了KNN算法的原理和Python实现方法,并提供了两个示例说明。我们使用KNN类实现了KNN算法,并在predict方法中使用欧几里得距离计算新数据点与所有训练数据点之间的距离,选择距离最近的K个数据点,并根据这K个数据点的标签来预测新数据点的标签。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Python K最近邻从原理到实现的方法 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月14日
下一篇 2023年5月14日

相关文章

  • Python3 完全平方数案例

    下面是 Python3 完全平方数案例的完整攻略。 题目描述 给定一个整数 n,判断是否存在一个由若干个完全平方数组成的和为 n。 解题思路 定义一个函数 is_square(num),用于判断给定的整数 num 是否为完全平方数。 如果某个数是完全平方数,则它可以表示为一个整数的平方,即 $num = i^2(i \in N)$。 从 1 开始遍历到 $\…

    python 2023年6月5日
    00
  • python中的反斜杠问题深入讲解

    下面就给出一份 Python 中的反斜杠问题深入讲解攻略。 什么是反斜杠? 在计算机编程中,反斜杠(\)是一个特殊字符,通常用于转义(escape)被视为普通字符的字符。我们可以在字符串(string)中使用反斜杠来表示非打印字符、一些保留字符或其他特殊意义字符,这就是转义(escape)序列。 例如,我们可以使用反斜杠字符来在字符串中插入单引号或双引号,或…

    python 2023年6月3日
    00
  • python 双循环遍历list 变量判断代码

    以下是“Python双循环遍历list变量判断代码”的完整攻略。 1. 双循环遍历list变量 在Python中,可以使用双循环遍历list变量,以实现对list中元素的判断。示例如下: my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6] for i in my_list: for j in my_list: if i + j == 7: print(…

    python 2023年5月13日
    00
  • Python爬虫必备之XPath解析库

    Python爬虫必备之XPath解析库 在爬取网页数据时,我们通常会用到网页解析库来提取我们需要的数据,而XPath解析库就是其中之一。本文将详细介绍XPath解析库的使用,包括基本语法、定位元素、使用条件进行筛选、获取属性值等方面,并附带两个实例来进一步说明。 什么是XPath? XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言。XPath 可用来在 X…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python中的基本数据类型介绍

    Python中的基本数据类型包括数字、字符串、列表、元组、集合和字典。下面将逐一介绍这些数据类型。 数字 Python中的数字包括整数、浮点数和复数。其中,整数可以表示为十进制、二进制、八进制和十六进制等形式。以下是一个示例: a = 10 b = 0b1010 c = 0o12 d = 0xa print(a, b, c, d) # 输出:10 10 10…

    python 2023年5月13日
    00
  • python 视频下载神器(you-get)的具体使用

    下面是关于 you-get 的具体使用攻略: 1. 安装 you-get 首先,你需要在你的电脑上安装 you-get,你可以通过 pip 工具进行安装,可以参考以下命令行操作,输入如下命令并按回车: pip install you-get 2.下载视频 安装好之后,你便可以直接通过一行命令下载你想要的视频了。输入如下命令并按回车: you-get [视频链…

    python 2023年6月13日
    00
  • Python之tkinter列表框Listbox与滚动条Scrollbar解读

    Python之tkinter列表框Listbox与滚动条Scrollbar解读 在tkinter中,Listbox是常用的控件之一,它类似于HTML中的select元素,可以显示列表的内容,同时也可以引入一个Scrollbar来实现列表的滚动。 Listbox与Scrollbar的基本使用 创建Listbox 我们可以使用Listbox方法创建一个Listb…

    python 2023年6月13日
    00
  • Python 共享变量加锁、释放详解

    Python 共享变量加锁、释放详解 在多线程环境下,共享变量的访问会带来数据不一致的问题,因此需要使用锁机制来保证线程安全。Python 提供了 threading 模块来实现多线程和锁机制。 一、什么是锁? 锁是一种同步机制,用来保护共享资源不被并发访问。在多线程环境下,如果没有锁机制,多个线程同时访问同一个共享变量,就会导致数据不一致的问题。比如,一个…

    python 2023年5月19日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部