knn

K-近邻算法 一、算法概述 采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 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。 二、实施kNN算法 2.1 伪代码 计算法已经类别数据集中的点与当前点之间的距离 按照距离递增次序排序 选取与但前点距离最小的k个点 确定前k个点所在类别的出现频率 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类 2.2 实际代码 def classify0(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet sqDiffMat = diffMat**2 sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) distances = sqDistances**0.5 sortedDistIndicies = distances.argsort() classCount={} for i in range(k): voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]] classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1 sortedClassCount =

MNIST | 基于k-means和KNN的0-9数字手写体识别 1 背景说明 2 算法原理 3 代码实现 3.1 文件目录 3.2 核心代码 4 实验与结果分析 5 后记 概要： 本实验是在实验“ kaggle|基于k-means和KNN的语音性别识别 ”、实验“ MNIST|基于朴素贝叶斯分类器的0-9数字手写体识别 ”以及实验“ 算法|k-means聚类 ”的基础上进行的，把k-means聚类和CNN识别应用到数字手写体识别问题中去。有关MINIST数据集和kmeans+KNN的内容可以先看我的上面三篇博文，本实验的代码依然是MATLAB。 关键字： 数字手写体识别; k-means; KNN; MATLAB; 机器学习 1 背景说明    我在我的 上上篇博文 中提到会把kmeans聚类算法用到诸如语音性别识别和0-9数字手写体识别等具体问题中去， 语音性别识别的实验 已经在11月2号完成，现在来填0-9数字手写体识别的坑。由于本篇博客承接了我之前若干篇博客，而MNIST数据集、kmeans以及KNN算法的原理和用法等内容均已在之前提到过，所以这里不再专门说明。 2 算法原理    可以将本次实验思路概括如下：    S1：训练时，将训练集中0-9对应的数据各聚成k类，共计10k个聚类中心；    S2：验证时

#导入必要的包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 构建一个KNN分类器 假设输入数据集最后一列是标签，其余列是特征列，训练集是train 测试集是test 二者分开输入，传入格式均为DF In [6]: def classify0_1(train,test,k):#train数据集 test 测试集 k=k值 n = train.shape[1] - 1 m = test.shape[0] result = [] for i in range(m): #利用广播计算测试集每一行分别对训练集求距离 得到Series 并转换成list赋值给dist dist = list(((train.iloc[:, :n] - test.iloc[i, :n]) **2).sum(1)) #得到距离数值与标签列生成的DataFram dist_l = pd.DataFrame({'dist': dist, 'labels': (train.iloc[:,n])}) #按照距离排序（默认升序）截取前K行 dr = dist_l.sort_values(by = 'dist')[: k]

1. 数据归一化 1.1 医疗事故？ ——之前的kNN算法哪里出了问题？ 在之前讲kNN算法时我们举过的肿瘤的例子中，有一个问题，也许很多读者没有考虑过。 回顾一下，kNN算法的第一步是求最为邻近的k个点，也就是要先求每个数据点与待预测的数据点的距离。我们仍然以p=2的明可夫斯基距离（欧拉距离）为例。肿瘤的实例中，数据点的两个坐标值是发现时间和肿瘤大小，我们所要求的其实就是这样一个表达式的值并进行大小比较。 为了后续表达简单，我们将上式简写如下： 好了，新的病人来了，做个检查吧。 哔~~~ 肿瘤直径：140mm 发现时间：0.8年 嗯，是时候检验一下我们kNN算法的功力了。简单点，我们假设原本的数据点只有2个，k＝1。来看一下原本的两个数据点： 肿瘤1 肿瘤直径：150mm 发现时间：1年 肿瘤2 肿瘤直径：139mm 发现时间：5年 好吧，你聪明的，告诉我，你选1还是选2？ 虽然我不懂医学，数据也都是我编的，我也不知道这样的直径和时间是否合理。但是，同样不懂医学的你，我相信和我一样，肯定选1嘛。 肿瘤1和这个新肿瘤差了两个多月，长大了10个毫米，讲道理应该已经十分相似咯。肿瘤2多长了4个年头还不如这新肿瘤大，肯定不能选嘛。 好吧，姑且认为你和我达成了共识，anyway，我们亲手打造的kNN算法不这么觉得。 算距离嘛，我们也会。我们来看看kNN算法会发生什么。 纳尼？D 2 更近？

I am using ROCR package and i was wondering how can one plot a ROC curve for knn model in R? Is there any way to plot it all with this package? I don't know how to use the prediction function of ROCR for knn. Here's my example, i am using isolet dataset from UCI repository where i renamed the class attribute as y: cl<-factor(isolet_training$y) knn_isolet<-knn(isolet_training, isolet_testing, cl, k=2, prob=TRUE) Now my question is, what are the arguments to pass to the prediction function of ROC. I tried the 2 below alternatives which are not working: library(ROCR) pred_knn<-prediction(knn

Getting below error in R coding. in my Brand_X.xlsx dataset, there are few NA values which I am trying to compute using KNN imputation but I am getting below error. whats wrong here? Thanks! > library(readxl) > Brand_X <- read_excel("Brand_X.xlsx") > str(Brand_X) Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 101 obs. of 8 variables: $ Rel_price_lag5: num 108 111 105 103 109 104 110 114 103 108 ... $ Rel_price_lag1: num 110 109 217 241 855 271 234 297 271 999 ... $ Rel_Price : num 122 110 109 217 241 855 271 234 297 271 ... $ Promo : num 74 29 32 24 16 31 22 7 32 22 ... $ Loy_HH : num 37 26 35 30