标签：KNN iris np 算法 train import test testInstance

简单：

一、手动写一个KNN算法解决分类问题

from sklearn import datasets
from collections import Counter  # 为了做投票
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 导入iris数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=2003)


def euc_dis(instance1, instance2):
	"""
	计算两个样本instance1和instance2之间的欧式距离
	instance1: 第一个样本， array型
	instance2: 第二个样本， array型
	"""
	# TODO
	dist = np.sqrt(sum((instance1-instance2)**2))
	return dist
    
    
def knn_classify(X, y, testInstance, k):
    """
	给定一个测试数据testInstance, 通过KNN算法来预测它的标签。 
	X: 训练数据的特征
	y: 训练数据的标签
	testInstance: 测试数据，这里假定一个测试数据 array型
	k: 选择多少个neighbors? 
	"""
	# TODO  返回testInstance的预测标签 = {0,1,2}
    distances = [euc_dis(x,testInstance) for x in X]
    kneighbors = np.argsort(distances)[:k]
    count = Counter(y[kneighbors])
    return count. most_common()[0][0]

# 预测结果。    
predictions = [knn_classify(X_train, y_train, data, 3) for data in X_test]
correct = np.count_nonzero((predictions==y_test)==True)
print ("Accuracy is: %.3f" %(correct/len(X_test)))

标签：KNN,iris,np,算法,train,import,test,testInstance
来源： https://www.cnblogs.com/darklights/p/11623447.html

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。