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python運用sklearn實現(xiàn)KNN分類算法

 更新時間:2019年10月16日 11:58:18   作者:Sarah Huang  
這篇文章主要為大家詳細介紹了python運用sklearn實現(xiàn)KNN分類算法,文中示例代碼介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

KNN(K-Nearest-Neighbours Classiflication)分類算法,供大家參考,具體內(nèi)容如下

最簡單的分類算法,易于理解和實現(xiàn)

實現(xiàn)步驟:通過選取與該點距離最近的k個樣本,在這k個樣本中哪一個類別的數(shù)量多,就把k歸為哪一類。

注意

  • 該算法需要保存訓(xùn)練集的觀察值,以此判定待分類數(shù)據(jù)屬于哪一類
  • k需要進行自定義,一般選取k<30
  • 距離一般用歐氏距離,即​ 

通過sklearn對數(shù)據(jù)使用KNN算法進行分類

代碼如下:

## 導(dǎo)入鳶尾花數(shù)據(jù)集
iris = datasets.load_iris()
data = iris.data[:, :2]
target = iris.target

## 區(qū)分訓(xùn)練集和測試集,75%的訓(xùn)練集和25%的測試集
train_data, test_data = train_test_split(np.c_[data, target])
## 訓(xùn)練并預(yù)測,其中選取k=15
clf = neighbors.KNeighborsClassifier(15, 'distance')
clf.fit(train_data[:, :2], train_data[:, 2])
Z = clf.predict(test_data[:, :2])
print '準確率:' ,clf.score(test_data[:, :2], test_data[:, 2])

colormap = dict(zip(np.unique(target), sns.color_palette()[:3]))
plt.scatter(train_data[:, 0], train_data[:, 1], edgecolors=[colormap[x] for x in train_data[:, 2]],c='', s=80, label='all_data')
plt.scatter(test_data[:, 0], test_data[:, 1], marker='^', color=[colormap[x] for x in Z], s=20, label='test_data')
plt.legend()
plt.show()

結(jié)果如下:

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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