K近邻算法的Python实现

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

本算法参考自《机器学习实战》，对其中的代码做了详尽的注释。
K近邻算法的基本步骤如下：

对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下步骤：

1)      计算已知类别数据集中的点(某个点，1个)与当前点(多个)之间的距离；

2)      按照距离递增次序排序；

3)      选取与当前点距离最小的k个点；

4)      确定前k个点所在类别的出现频率；(B,A,B,B,C,B,A)

5)      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。

1、kNN函数头

2、kNN实例

3、kNN算法的Python实现

kNN.rar (906 Bytes, 需要: 10 个论坛币) 本附件包括：

• kNN.py

2015-3-26 10:08:00 上传

kNN算法的Python实现
需要: 10 个论坛币  [购买]

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：python Knn算法 机器学习 knn 数据集 程序

好帖，感谢分享。

谢谢分享。

不错，值得分享