knn

knn四种选择 auto ball tree kd tree brute（暴力选择） KNeighborsClassifier（更常用，适用于均匀采样数据） RadiusNeighborsClassifier（非均匀采样数据） 权重参数weights选项： uniform（数据的权重全部统一） distance（与距离成反比） 自定义 维度超过20维使用Ball Tree，20维以下使用KD tree 当数据集小于30的时候，会自动使用brute intrinsic dimensionality（本征维数）的意思就是 一条数据中非零数据有多少，当维度很大的数据中，本征维度很小的话，那么ball tree和kd tree很小 当K的值和N可比拟时，使用Brute进行暴力搜索更加划算。 KNN官方文档 中KNN的各章节内容汇总如下： 来源： CSDN 作者： 东方朔盗仙桃 链接： https://blog.csdn.net/appleyuchi/article/details/96318421

sklearn内置数据集 数据是机器学习的关键，在机器学习工作中我们需要花费大量的时间来采集和整理数据，合理且科学的数据是得到良好机器学习效果的关键。一般而言，一个分类问题的机器学习过程需要用到四块数据内容，分别是： 训练数据，一般用 train 来表示 训练数据的分类属性，一般用 target 来表示 测试数据，一般用 test 来表示 测试数据的真实分类属性，用于评估分类器性能，一般用 expected 来表示 为了方便学习和测试机器学习中的各种内容，sklearn内置了各种有用的数据集，文本处理、图像识别等具有代表性的问题的数据在sklearn中均有收集(对于初学者来说，不得不说很人性化)。 本文中用的鸢尾花数据集同样可以在sklearn中的 datasets 模块中找到。 KNN算法实现 不多说，直接先上代码，后面再进行详解。 #-*-coding:utf-8 -*- from sklearn import datasets #导入内置数据集模块 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #导入 sklearn.neighbors模块中KNN类 import numpy as np np.random.seed(0) #设置随机种子，不设置的话默认是按系统时间作为参数

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #约会网站测试数据的分别表示1.每年飞行的里程数，2.玩游戏和看视频占的时间的比，3.每周消费冰淇淋的公升数 raw_data_X=[[54483,6.317292,0.018209], [18475,12.664194,0.595653], [33926,2.906644,0.581657], [43865,2.388241,0.913938], [26547,6.024471,0.486215], [44404,7.226764,1.255329], [16674,4.183997,1.275290], [8123,11.850211,1.096981], [42747,11.661797,1.167935]] #样本标签中1表示不喜欢，2表示魅力一般，3表示极具魅力 raw_data_y=[1,3,1,1,3,3,2,3,3] X_train=np.array(raw_data_X) y_train=np.array(raw_data_y) x=np.array([56054,3.574967,0.494666]) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #导入sklearn的相应的模块 kNN

这篇文章是利用sklearn实现KNN算法，如何调整参数，实战代码。 如果要看具体原理和python代码实现简单的KNN转这里： https://blog.csdn.net/qq_40589051/article/details/98482987 ---------目录---------- 1. sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier参数介绍 2. 利用sklearn中的自带库的实战代码分析（乳腺癌诊断） 正文： 1. sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier参数介绍 官网文档中对这个类的定义是这样的： https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html#sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier class sklearn.neighbors. KNeighborsClassifier ( n_neighbors=5 , weights=’uniform’ , algorithm=’auto’ , leaf_size=30 , p=2 , metric=’minkowski’ , metric_params=None , n_jobs

Sklearn的KNN 很早以前就写过SK的KNN但一直没写过博客，一直偷懒，最近良心发现！ps：找工作，没的博客拿不出手啊哈哈，于是开始 来把以前的学习的知识一起share #sklearn.datasets 里面调入波士顿房价的数据 from sklearn.datasets import load_boston boston=load_boston() # sklearn.cross_validation 导入数据分割器 from sklearn.cross_validation import train_test_split import numpy as np X=boston.data y=boston.target 直接点，从sk里面拿到一个数据集，可能输出有点慢不要急来下一步 1.标准化数据，保证你的数据波动范围，确保预测性 from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor #从sklearn. from sklearn.preprocessing import StandardScaler #标准化处理 #StandardScaler 去均值和方差 X_scaler=StandardScaler() X=X_scaler.fit_transform(X) y=np.array(y).reshape(-1,1) y

1 # sklearn实现KNN 2 步骤： 3 1 、导入分类器 4 2 、加载数据集 5 3 、分割训练数据、测试数据 6 4 、用分类器拟合数据 7 5 、预测数据 8 9 from sklearn import datasets 10 from sklearn.model_selection import train_test_split 11 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 12 13 # 创建数据 14 iris= datasets.load_iris() 15 iris_X= iris.data 16 iris_Y= iris.target 17 print (iris_X[:5 ,:]) 18 print (iris_Y[:5 ]) 19 20 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris_X,iris_Y,test_size=0.3 ) 21 print (y_train) 22 23 knn= KNeighborsClassifier() 24 knn.fit(X_train,y_train) 25 print (knn.predict(X_test)) 26 print (y_test) < iframe src= "http:/

K近邻的详细算法，建议参考 李航老师的统计学习方法。下面是python3的代码 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import numpy as np data = [] with open ( 'E:\python 文件 \python 机器学习实践指南 /iris 数据 .txt' ) as txtData: lines = txtData.readlines() for line in lines: lineData = line.strip().split( ',' ) # 去除空白和逗号 “,” data.append(lineData） 虽然sklearn里面已经有iris的数据 ，但是我还是用python读取txt文件中的数据，因为数据的预处理往往要花费更多的时间以此方法来得到训练 data.pop( 0 ) # 删除花宽等文字 # print(data) arr = np.array(data) # 将列表转化成数组型 np.reshape(arr , - 1 , 5 ) # 把一行的数组转化成 n 行 5 列 # print(arr) iris_X = arr[: , : 4 ] #

春节前的一篇文章给大家介绍了kNN算法，算法有助于大家理解运行机制，方便对参数调优。成熟的算法，自然已经有现成的模块可以使用。 scikit-learn包是Python的一个机器学习组件，其中实现了kNN，支持向量机，k均值聚类等一系列机器学习算法。 安装scikit-learn包需要下面三个命令： pip/pip3 install numpy pip/pip3 install scipy pip/pip3 install sklearn 本篇文章看看如何使用scikit-learn包实现kNN。scikit-learn本身自带了很多经典的数据集，如分类中经常使用的鸢尾花数据集。 数据集的准备 >>> from sklearn import datasets >>> import numpy as np >>> iris=datasets.load_iris() >>> iris_x=iris.data >>> iris_y=iris.target 上面的代码，首先导入了鸢尾花数据集，然后分离了鸢尾花数据集的特征数据和标签。我们可以先观察一下数据。 >>> np.shape(iris_x) (150, 4) >>> np.shape(iris_y) (150,) 数据总共有150条，有四个特征，如果了解鸢尾花数据集，应该知道，这四个特征是花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度。 >

作者：張張張張 github地址： https://github.com/zhanghekai 【转载请注明出处，谢谢！】 【机器学习系列】之k近邻（kNN） 【机器学习系列之】纯python及sklearn实现kNN 文章目录 一、纯python实现kNN Brute-Force法 kNN项目案例：优化约会网站的配对效果 二、sklearn实现kNN：KDTree和BallTree 一、纯python实现kNN Brute-Force法 kNN项目案例：优化约会网站的配对效果 项目概述 拉克丝使用约会网站寻找约会对象，经过一段时间之后，她发现曾交往过三种类型的人： 不喜欢的人 魅力一般的人 极具魅力的人 她希望： 工作日与魅力一般的人约会 周末与极具魅力的人约会 不喜欢的人则直接排除掉 现在她收集到了一些约会网站未曾记录的数据信息，这更有助于匹配对象的归类。拉克丝约会的对象主要包含以下3种特征： 每年获得的飞行常客里程数 玩视频游戏所耗时间百分比 每周消费的冰淇淋公升数 文本文件数据格式如下，完整数据集可在我的github中找到。 40920 8.326976 0.953952 3 14488 7.153469 1.673904 2 26052 1.441871 0.805124 1 75136 13.147394 &ThickSpace;&ThickSpace; 0

Currently I'm doing a project which may require using a kNN algorithm to find the top k nearest neighbors for a given point, say P. im using python, sklearn package to do the job, but our predefined metric is not one of those default metrics. so I have to use the user defined metric, from the documents of sklearn, which can be find here and here . It seems that the latest version of sklearn kNN support the user defined metric, but i cant find how to use it: import sklearn from sklearn.neighbors import NearestNeighbors import numpy as np from sklearn.neighbors import DistanceMetric from sklearn