
python實(shí)現(xiàn)的 K-近鄰算法代碼詳細(xì)解釋
一、k近鄰算法概述
k近鄰算法采用測量不同特征值之間的距離方法進(jìn)行分類。
優(yōu)點(diǎn):精度高、對異常值不敏感、無數(shù)據(jù)輸入假定。
缺點(diǎn):計算復(fù)雜度高、空間復(fù)雜度高。
適用數(shù)據(jù)范圍:數(shù)值型和標(biāo)稱型。
二、算法一般流程
1、收集數(shù)據(jù):可以使用任何方法。
2、準(zhǔn)備數(shù)據(jù):距離計算所需要的數(shù)值,最好是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)格式。
3、分析數(shù)據(jù):可以使用任何方法。
4、訓(xùn)練算法:k近鄰無此步驟。
5、測試算法:計算錯誤率。
6、使用算法:首先輸入樣本數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化的輸出結(jié)果,然后運(yùn)行k近鄰算法判定輸入數(shù)據(jù)分別屬于哪一類分類,然后應(yīng)用對計算出的分類進(jìn)行處理。
三、knn偽代碼
1.計算已知類別數(shù)據(jù)集中的點(diǎn)與需要預(yù)測點(diǎn)之間的距離;
2.按照距離進(jìn)行遞增排序;
3.選擇最近的k個點(diǎn);
4.統(tǒng)計k個點(diǎn)中class最多的class
5.返回預(yù)測結(jié)果
四、具體代碼及解釋
def classify0(inX, dataSet, labels, k):
dataSetSize = dataSet.shape[0]#shape函數(shù)它的功能是讀取矩陣的長度,比如shape[0]就是讀取矩陣第一維度的長度。它的輸入?yún)?shù)可以使一個整數(shù)表示維度,也可以是一個矩陣
diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet#tile函數(shù)他的功能是重復(fù)某個數(shù)組。比如tile(A,n),功能是將數(shù)組A重復(fù)n次,構(gòu)成一個新的數(shù)組
sqDiffMat = diffMat**2
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)#sum是求和函數(shù)axis=1是矩陣的向量相加
distances = sqDistances**0.5
sortedDistIndicies = distances.argsort()#argsort排序
classCount={}
for i in range(k):
voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1#get() 函數(shù)返回指定鍵的值,如果值不在字典中返回默認(rèn)值
sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)#sorted函數(shù)sorted(iterable,cmp,key,reverse)參數(shù):iterable可以是list或者iterator;cmp是帶兩個參數(shù)的比較函數(shù);key 是帶一個參數(shù)的函數(shù);reverse為False或者True
return sortedClassCount[0][0]
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