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python運(yùn)用sklearn實(shí)現(xiàn)KNN分類(lèi)算法

 更新時(shí)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(xì)介紹了python運(yùn)用sklearn實(shí)現(xiàn)KNN分類(lèi)算法,文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

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

最簡(jiǎn)單的分類(lèi)算法,易于理解和實(shí)現(xiàn)

實(shí)現(xiàn)步驟:通過(guò)選取與該點(diǎn)距離最近的k個(gè)樣本,在這k個(gè)樣本中哪一個(gè)類(lèi)別的數(shù)量多,就把k歸為哪一類(lèi)。

注意

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

通過(guò)sklearn對(duì)數(shù)據(jù)使用KNN算法進(jìn)行分類(lèi)

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(cè)試集,75%的訓(xùn)練集和25%的測(cè)試集
train_data, test_data = train_test_split(np.c_[data, target])
## 訓(xùn)練并預(yù)測(cè),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(zhǔn)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?jī)?nèi)容,希望對(duì)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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