1688外贸网站,查企业公司用什么软件,wordpress 拼音插件,文化广告公司简介模板K近邻分类器,通过计算待分类数据点#xff0c;与已有数据集点的所有数据点的距离。取距离最小的前K个点#xff0c;根据“少数服从多数”的原则#xff0c;将这个数据点划分为出现次数最多的那个类别。sklean库s#xff0c;可以使用sklean.neighbors.KNeighborsClassiffier…K近邻分类器,通过计算待分类数据点与已有数据集点的所有数据点的距离。取距离最小的前K个点根据“少数服从多数”的原则将这个数据点划分为出现次数最多的那个类别。sklean库s可以使用sklean.neighbors.KNeighborsClassiffier创建k近邻分类器主要参数
n_neighbors:指定K的大小(默认为5) weights:设置选中k个点对分类结果影响的权重(默认为uniform,可以选择disance代表越近的点权重越高或者传入自己编写的以距离为参数的权重计算函数)。 algorithm:设置用于计算临近点的方法因为当数据量很大的情况下计算当前点和所有点的距离 在选择出最近的k的各点这个计算量很大所以选项中有ball_treekd_tree, brute,分别代表不同的寻找邻居的优化算法默认为为auto根据训练数据自动选择。from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
x[[0],[1],[2],[3]]#数据x和对应的标签y
y[0,0,1,1]neighKNeighborsClassifier(n_neighbors3)
neigh.fit(x,y)print(neigh.predict([[1.1]]))#k的取值大或者小都可能不能达到期望结果。一般情况会倾向于选择较小值然后通过交叉验证选取最优值。
