Machine Learning-KNN

wind3110991 发布于2019-07-31 11:05 / 579人阅读

摘要：一定义二个人理解其实简单理解就是通过计算新加入点与附近个点的距离，然后寻找到距离最近的个点，进行占比统计，找到个点中数量占比最高的，那么新加入的样本，它的就是频数最高的三实践语言欧拉距离样本绘图计算距离欧拉距离求出和相

一、定义

url:https://en.wikipedia.org/wiki...

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In pattern recognition, the k-nearest neighbors algorithm (k-NN) is a non-parametric method used for classification and regression.[1] In both cases, the input consists of the k closest training examples in the feature space. The output depends on whether k-NN is used for classification or regression:In k-NN classification, the output is a class membership. An object is classified by a majority vote of its neighbors, with the object being assigned to the class most common among its k nearest neighbors (k is a positive integer, typically small). If k = 1, then the object is simply assigned to the class of that single nearest neighbor.
In k-NN regression, the output is the property value for the object. This value is the average of the values of its k nearest neighbors.

二、个人理解

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其实简单理解就是：通过计算新加入点与附近K个点的距离，然后寻找到距离最近的K个点，进行占比统计，找到k个点中数量占比最高的target，那么新加入的样本，它的target就是频数最高的target

三、实践

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语言：python3

欧拉距离：

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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Mar 17 11:17:18 2018
@author: yangzinan
"""
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from math import sqrt
from collections import Counter 
# 样本
x= [
              [3.393533211,2.331273381],
              [3.110073483,1.781539638],
              [1.343808831,3.368360954],
              [3.582294042,4.679179110],
              [2.280362439,2.866990263],
              [7.423436942,4.696522875],
              [5.745051997,3.533989803],
              [9.172168622,2.511101045],
              [7.792783481,3.424088941],
              [7.939820817,0.791637231]
            ]
y= [0,0,0,0,0,1,1,1,1,1]
x_train = np.array(x)
y_train = np.array(y)
              
# 绘图
plt.scatter(x_train[y_train==0,0],x_train[y_train==0,1],color="red")
plt.scatter(x_train[y_train==1,0],x_train[y_train==1,1],color="green")
x_point = np.array([8.093607318,3.365731514])
plt.scatter(x_point[0],x_point[1],color="blue")
plt.show()
#计算距离 欧拉距离
distances = []
for d in x_train:
    # 求出和x相差的距离
    d_sum = sqrt(np.sum(((d-x)**2)))
    distances.append(d_sum)
print(distances)
#求出最近的点
#按照从小到大的顺序，得到下标
nearest = np.argsort(distances)
#指定应该求出的个数
k = 3
topK_y = []
#求出前K个target
for i in nearest[:k]:
    topK_y.append(y_train[i])
#得到频数最高的target，那么新加入点target 就是频数最高的
predict_y = Counter(topK_y).most_common(1)[0][0]
print(predict_y)

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