简单说明
这个算法主要工作是测量不同特征值之间的距离,有个这个距离,就可以进行分类了。
简称kNN。
已知:训练集,以及每个训练集的标签。
接下来:和训练集中的数据对比,计算最相似的k个距离。选择相似数据中最多的那个分类。作为新数据的分类。
python实例
复制代码 代码如下:
# -*- coding: cp936 -*-
#win系统中应用cp936编码,linux中最好还是utf-8比较好。
from numpy import *#引入科学计算包
import operator #经典python函数库。运算符模块。
#创建数据集
def createDataSet():
group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
labels=['A','A','B','B']
return group,labels
#算法核心
#inX:用于分类的输入向量。即将对其进行分类。
#dataSet:训练样本集
#labels:标签向量
def classfy0(inX,dataSet,labels,k):
#距离计算
dataSetSize =dataSet.shape[0]#得到数组的行数。即知道有几个训练数据
diffMat =tile(inX,(dataSetSize,1))-dataSet#tile:numpy中的函数。tile将原来的一个数组,扩充成了4个一样的数组。diffMat得到了目标与训练数值之间的差值。
sqDiffMat =diffMat**2#各个元素分别平方
sqDistances =sqDiffMat.sum(axis=1)#对应列相乘,即得到了每一个距离的平方
distances =sqDistances**0.5#开方,得到距离。
sortedDistIndicies=distances.argsort()#升序排列
#选择距离最小的k个点。
classCount={}
for i in range(k):
voteIlabel=labels[sortedDistIndicies[i]]
classCount[voteIlabel]=classCount.get(voteIlabel,0)+1
#排序
sortedClassCount=sorted(classCount.iteritems(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
return sortedClassCount[0][0]
意外收获
把自己写的模块加入到python默认就有的搜索路径:在python/lib/-packages目录下建立一个 xxx.pth的文件,写入自己写的模块所在的路径即可
python,k-近邻算法
P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?
根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。
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