python運(yùn)用sklearn實(shí)現(xiàn)KNN分類算法
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）分類算法，供大家參考，具體內(nèi)容如下
最簡(jiǎn)單的分類算法，易于理解和實(shí)現(xiàn)
實(shí)現(xiàn)步驟：通過選取與該點(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(jìn)行自定義，一般選取k<30
- 距離一般用歐氏距離，即
通過sklearn對(duì)數(shù)據(jù)使用KNN算法進(jìn)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(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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