〇、目标 1、使用pycharm工具创建项目demo； 2、使用python语言实现KNN算法。 一、创建脚本文件 二、编写KNN算法程序 KNN算法所阐述的核心思想在KNN.py文件的注释部分具有详细的介绍，编辑KNNTest.py文件进行KNN算法思想的验证实现。KNN.py代码为： # coding=utf-8 from n
代码如下： import numpy as np import operator from os import listdir def classify0(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet sqDiffMat = diffMat ** 2 sqDistances = sqDif
KNN算法是比较简单的基于欧氏距离的有监督分类算法； 大致思路： 对于多维多特征数据，数据的分布呈现一定的规律，所以通过计算待分类样本距离数据集的各个欧氏距离，距离最短的数据中点的类别，就有可能是该待分类样本的类别。 类似于聚类，其中K邻近中K的含义为欧氏距离最小的k个样本，通过
这个玩意和改进约会网站的那个差不多，它是提前把所有数字转换成了32*32像素大小的黑白图，然后转换成字符图（用0,1表示），将所有1024个像素点用一维矩阵保存下来，这样就可以通过knn计算欧几里得距离来得到最接近的答案。 import os import operator from numpy import * def classify
#用于分类的输入向量是inX，输入的训练样本集为dataSet，#标签向量为 labels ，最后的参数 k 表示用于选择最近邻居的数目，其中标签向量的元素数目和矩阵 dataSet 的行数相同。def classify0(inX,dataSet,labels,k): dataSetSize = dataSet.shape[0] # 获取 数组 形状的 第一个 参
思路：如果一个样本在特征空间中的k个最相近的样本中大多数属于某个类别，则该样本也属于该类别； 这段话中涉及到KNN的三要素：K、距离度量、决策规则 K：KNN的算法的结果很大程度取决于K值的选择； If it's too small, the we gain efficiency but become susceptible to noise and out
数据 标称型和数值型 算法 归一化处理：防止数值较大的特征对距离产生较大影响 计算欧式距离：测试样本与训练集 排序：选取前k个距离，统计频数(出现次数)最多的类别 1 def classify0(inX, dataSet, labels, k): 2 ''' 3 4 :param inX: 测试样本(arr) 5
