python实现K最近邻算法

概述KNN核心算法函数，具体内容如下#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-#fileName：KNNdistance.py

KNN核心算法函数，具体内容如下

#! /usr/bin/env python3# -*- Coding: utf-8 -*-# filename ： KNNdistance.py# author : zoujiameng@aliyun.com.cnimport mathdef getMaxLocate(target): # 查找target中最大值的locate maxValue = float("-inFinIty") for i in range(len(target)):  if maxValue < target[i]:   maxValue = target[i]   flag = i return flagdef Kdistance(K,dest,source): destlen = len(dest) source1len = len(source[1]) sourcelen = len(source) KNN = [] locate = source # 准备从source中剔除N-K个最大值 if destlen == source1len:  for i in range(sourcelen):   delta = 0   for j in range(source1len):# 毕达哥拉斯公式    delta += (dest[j] - source[i][j])*(dest[j] - source[i][j])   KNN.append(math.sqrt(delta))  for k in range(sourcelen,K,-1):   flag = getMaxLocate(KNN)   #print("%s 最大元素位置为%d" % (KNN,flag))   KNN.remove(KNN[flag]);   locate.remove(locate[flag])# 移除对应位置的元素   #print(locate)  return locate # 返回最终K个最接近的元素 else:  return None

假设你在伯克利开个小小的面包店,每天都做新鲜面包,需要根据如下一组特征预测当天该烤多少条面包:

a. 天气指数1~5(1表示天气很糟,5表示天气非常好);
b. 是不是周末或节假日(周末或节假日为1,否则为0);
c. 有没有活动(1表示有,0表示没有)。

已知

historyA(5,1,0) = 300
historyB(3,1) = 225
historyC(1,0) = 75
historyD(4,1) = 200
historyE(4,0) = 150
historyF(2,0) = 50

回归:周末，天气不错

Now(4,0) = ?

#! /usr/bin/env python3# -*- Coding: utf-8 -*-# filename ： KNNdistance.py# author : zoujiameng@aliyun.com.cnif __name__ == "__main__": history = {} history[5,0] = 300 history[3,1] = 225 history[1,0] = 75 history[4,1] = 200 history[4,0] = 150 history[2,0] = 50 dest = [4,0] source = [] for i in history:  source.append(i) print(source) from KNNdistance import Kdistance K = 4 locate = Kdistance(K,source) avg = 0 for i in range(len(locate)):  avg+=history[locate[i]] avg/=K print("回归结果：今天应该烤%d个面包" % round(avg))

KNN算法：

创建分类系统 分类（分组），特征抽取（得到相似程度） 回归,即预测数值 KNN算法真的是很有用,堪称你进入神奇的机器学习领域的领路人!机器学习旨在让计算机更聪明。你见过一个机器学习的例子:创建推荐系统。 OCR指的是光学字符识别 (optical character recognition),这意味着你可拍摄印刷页面的照片,计算机将自动识别出其中的文字。Google使用OCR来实现图书数字化。 一般而言,OCR算法提取线段、点和曲线等特征。 OCR中的特征提取要复杂得多,但再复杂的技术也是基于KNN等简单理念的。这些理念也可用于语音识别和人脸识别。你将照片上传到Facebook时,它有时候能够自动标出照片中的人物,这是机器学习在发挥作用! OCR的第一步是查看大量的数字图像并提取特征,这被称为训练(training)。大多数机器学习算法都包含训练的步骤:要让计算机完成任务,必须先训练它。

samples:

a. 垃圾邮件过滤器,使用一种简单算法――朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifIEr)
b. 预测股票市场,使用机器学习来预测股票市场的涨跌真的很难。对于股票市场,如何挑选合适的特征呢?股票昨天涨了,今天也会涨,这样的特征合适吗?又或者每年五月份股票市场都以绿盘报收,这样的预测可行吗?在根据以往的数据来预测未来方面,没有万无一失的方法。未来很难预测,由于涉及的变量太多,这几乎是不可能完成的任务。

conclude:

机器学习是个很有趣的领域，只要下定决心，你就能很深入地了解它。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持编程小技巧。

您可能感兴趣的文章:Python决策树和随机森林算法实例详解python实现随机森林random forest的原理及方法用Python实现随机森林算法的示例Python实现简单遗传算法(SGA)Python实现KNN邻近算法python机器学习案例教程――K最近邻算法的实现python实现决策树C4.5算法详解(在ID3基础上改进)基于ID3决策树算法的实现(Python版)python实现ID3决策树算法python实现决策树分类算法Python机器学习之决策树算法Python实现的随机森林算法与简单总结 总结

以上是内存溢出为你收集整理的python实现K最近邻算法全部内容，希望文章能够帮你解决python实现K最近邻算法所遇到的程序开发问题。

如果觉得内存溢出网站内容还不错，欢迎将内存溢出网站推荐给程序员好友。