資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：一定義二個(gè)人理解其實(shí)簡單理解就是通過計(jì)算新加入點(diǎn)與附近個(gè)點(diǎn)的距離，然后尋找到距離最近的個(gè)點(diǎn)，進(jìn)行占比統(tǒng)計(jì)，找到個(gè)點(diǎn)中數(shù)量占比最高的，那么新加入的樣本，它的就是頻數(shù)最高的三實(shí)踐語言歐拉距離樣本繪圖計(jì)算距離歐拉距離求出和相
一、定義
url:https://en.wikipedia.org/wiki...
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:二、個(gè)人理解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.
其實(shí)簡單理解就是：通過計(jì)算新加入點(diǎn)與附近K個(gè)點(diǎn)的距離，然后尋找到距離最近的K個(gè)點(diǎn)，進(jìn)行占比統(tǒng)計(jì)，找到k個(gè)點(diǎn)中數(shù)量占比最高的target，那么新加入的樣本，它的target就是頻數(shù)最高的target三、實(shí)踐
語言：python3
歐拉距離：
# -*- 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
# 樣本
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)
# 繪圖
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()
#計(jì)算距離 歐拉距離
distances = []
for d in x_train:
# 求出和x相差的距離
d_sum = sqrt(np.sum(((d-x)**2)))
distances.append(d_sum)
print(distances)
#求出最近的點(diǎn)
#按照從小到大的順序，得到下標(biāo)
nearest = np.argsort(distances)
#指定應(yīng)該求出的個(gè)數(shù)
k = 3
topK_y = []
#求出前K個(gè)target
for i in nearest[:k]:
topK_y.append(y_train[i])
#得到頻數(shù)最高的target，那么新加入點(diǎn)target 就是頻數(shù)最高的
predict_y = Counter(topK_y).most_common(1)[0][0]
print(predict_y)
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