k近邻(kNN)算法的Python实现(基于欧氏距离)

2024-09-04 18:32

本文主要是介绍k近邻(kNN)算法的Python实现(基于欧氏距离),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

k近邻算法是机器学习中原理最简单的算法之一,其思想为:给定测试样本,计算出距离其最近的k个训练样本,将这k个样本中出现类别最多的标记作为该测试样本的预测标记。
k近邻算法虽然原理简单,但是其泛华错误率却不超过贝叶斯最有分类器错误率的两倍。所以实际应用中,k近邻算法是一个“性价比”很高的分类工具。
基于欧式距离,用Python3.5实现kNN算法:

主程序:

from numpy import*
import operatordef myED(testdata,traindata):""" 计算欧式距离,要求测试样本和训练样本以array([ [],[],...[] ])的形式组织,每行表示一个样本,一列表示一个属性"""size_train=traindata.shape[0] # 训练样本量大小size_test=testdata.shape[0] # 测试样本大小XX=traindata**2sumXX=XX.sum(axis=1) # 行平方和YY=testdata**2sumYY=YY.sum(axis=1) # 行平方和Xpw2_plus_Ypw2=tile(mat(sumXX).T,[1,size_test])+\tile(mat(sumYY),[size_train,1])EDsq=Xpw2_plus_Ypw2-2*(mat(traindata)*mat(testdata).T) # 欧式距离平方distances=array(EDsq)**0.5 #欧式距离return distancesdef mykNN(testdata,traindata,labels,k):""" kNN算法主函数,labels组织成列表形式 """size_test=testdata.shape[0]D=myED(testdata,traindata)Dsortindex=D.argsort(axis=0) # 距离排序,提取序号nearest_k=Dsortindex[0:k,:] # 提取最近k个距离的样本序号label_nearest_k=array(labels)[nearest_k] # 提取最近k个距离样本的标签    label_test=[]if k==1:label_test=label_nearest_kelse:for smp in range(size_test):classcount={}labelset=set(label_nearest_k[:,smp]) # k个近邻样本的标签集合for label in labelset:classcount[label]=list(label_nearest_k[:,smp]).count(label)# 遍历k个近邻样本的标签,并计数,并以字典保存标签和计数结果sortedclasscount=sorted(classcount.items(),\key=operator.itemgetter(1),reverse=True) # 按照计数结果排序label_test.append(sortedclasscount[0][0]) # 提取出现最多的标签return label_test,D

示例:

# 以下示例数据摘自周志华《机器学习》P202表9.1
labels=[1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
traindata=array([[0.6970,0.4600],[0.7740,0.3760],[0.6340,0.2640],\
[0.6080,0.3180],[0.5560,0.2150],[0.4030,0.2370],[0.4810,0.1490],\
[0.4370,0.2110],[0.6660,0.0910],[0.2430,0.2670],[0.2450,0.0570],\
[0.3430,0.0990],[0.6390,0.1610],[0.6570,0.1980],[0.3600,0.3700],\
[0.5930,0.0420],[0.7190,0.1030]])
testdata=array([[0.3590,0.1880],[0.3390,0.2410],[0.2820,0.2570],\
[0.7480,0.2320],[0.7140,0.3460],[0.4830,0.3120],[0.4780,0.4370],\
[0.5250,0.3690],[0.7510,0.4890],[0.5320,0.4720],[0.4730,0.3760],\
[0.7250,0.4450],[0.4460,0.4590]])
k=5label_test,distances=mykNN(testdata,traindata,labels,k)
print('\n')
print(label_test)

示例结果:

>>[1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

这篇关于k近邻(kNN)算法的Python实现(基于欧氏距离)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1136692

相关文章

Springboot处理跨域的实现方式(附Demo)

《Springboot处理跨域的实现方式(附Demo)》:本文主要介绍Springboot处理跨域的实现方式(附Demo),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不... 目录Springboot处理跨域的方式1. 基本知识2. @CrossOrigin3. 全局跨域设置4.

Spring Boot 3.4.3 基于 Spring WebFlux 实现 SSE 功能(代码示例)

《SpringBoot3.4.3基于SpringWebFlux实现SSE功能(代码示例)》SpringBoot3.4.3结合SpringWebFlux实现SSE功能,为实时数据推送提供... 目录1. SSE 简介1.1 什么是 SSE?1.2 SSE 的优点1.3 适用场景2. Spring WebFlu

基于SpringBoot实现文件秒传功能

《基于SpringBoot实现文件秒传功能》在开发Web应用时,文件上传是一个常见需求,然而,当用户需要上传大文件或相同文件多次时,会造成带宽浪费和服务器存储冗余,此时可以使用文件秒传技术通过识别重复... 目录前言文件秒传原理代码实现1. 创建项目基础结构2. 创建上传存储代码3. 创建Result类4.

SpringBoot日志配置SLF4J和Logback的方法实现

《SpringBoot日志配置SLF4J和Logback的方法实现》日志记录是不可或缺的一部分,本文主要介绍了SpringBoot日志配置SLF4J和Logback的方法实现,文中通过示例代码介绍的非... 目录一、前言二、案例一:初识日志三、案例二:使用Lombok输出日志四、案例三:配置Logback一

Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化

《Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化》你有想过,一个小小的__slots__能让你的Python类内存消耗直接减半吗,没错,今天咱们要聊的就是这个让人眼前一亮的技巧,感兴趣的... 目录背景:内存吃得满满的类__slots__:你的内存管理小助手举个大概的例子:看看效果如何?1.

Python+PyQt5实现多屏幕协同播放功能

《Python+PyQt5实现多屏幕协同播放功能》在现代会议展示、数字广告、展览展示等场景中,多屏幕协同播放已成为刚需,下面我们就来看看如何利用Python和PyQt5开发一套功能强大的跨屏播控系统吧... 目录一、项目概述:突破传统播放限制二、核心技术解析2.1 多屏管理机制2.2 播放引擎设计2.3 专

Python中随机休眠技术原理与应用详解

《Python中随机休眠技术原理与应用详解》在编程中,让程序暂停执行特定时间是常见需求,当需要引入不确定性时,随机休眠就成为关键技巧,下面我们就来看看Python中随机休眠技术的具体实现与应用吧... 目录引言一、实现原理与基础方法1.1 核心函数解析1.2 基础实现模板1.3 整数版实现二、典型应用场景2

Python实现无痛修改第三方库源码的方法详解

《Python实现无痛修改第三方库源码的方法详解》很多时候,我们下载的第三方库是不会有需求不满足的情况,但也有极少的情况,第三方库没有兼顾到需求,本文将介绍几个修改源码的操作,大家可以根据需求进行选择... 目录需求不符合模拟示例 1. 修改源文件2. 继承修改3. 猴子补丁4. 追踪局部变量需求不符合很

idea中创建新类时自动添加注释的实现

《idea中创建新类时自动添加注释的实现》在每次使用idea创建一个新类时,过了一段时间发现看不懂这个类是用来干嘛的,为了解决这个问题,我们可以设置在创建一个新类时自动添加注释,帮助我们理解这个类的用... 目录前言:详细操作:步骤一:点击上方的 文件(File),点击&nbmyHIgsp;设置(Setti

SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码

《SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码》加盐算法是一种用于增强密码安全性的技术,本文主要介绍了SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习... 目录一、什么是加盐算法二、如何实现加盐算法2.1 加盐算法代码实现2.2 注册页面中进行密码加盐2.