KNN核心算法函数，具体内容如下#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-#fileName：KNNdistance.py#author:zouj
KNN核心算法函数，具体内容如下
#! /usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# fileName ： KNNdistance.py
# author : zoujiameng@aliyun.com.cn
import math
def getMaxLocate(target): # 查找target中最大值的locate
maxValue = float("-inFinIty")
for i in range(len(target)):
if maxValue < target[i]:
maxValue = target[i]
flag = i
return flag
def KDistance(K, dest, source):
destlen = len(dest)
source1len = len(source[1])
sourcelen = len(source)
KNN = []
locate = source # 准备从source中剔除N-K个最大值
if destlen == source1len:
for i in range(sourcelen):
delta = 0
for j in range(source1len):# 毕达哥拉斯公式
delta += (dest[j] - source[i][j])*(dest[j] - source[i][j])
KNN.append(math.sqrt(delta))
for k in range(sourcelen, K, -1):
flag = getMaxLocate(KNN)
#print("%s 最大元素位置为%d" % (KNN, flag))
KNN.remove(KNN[flag]);
locate.remove(locate[flag])# 移除对应位置的元素
#print(locate)
return locate # 返回最终K个最接近的元素
else:
return None
假设你在伯克利开个小小的面包店,每天都做新鲜面包,需要根据如下一组特征预测当天该烤多少条面包:
a. 天气指数1~5(1表示天气很糟,5表示天气非常好); b. 是不是周末或节假日(周末或节假日为1,否则为0); c. 有没有活动(1表示有,0表示没有)。
已知
historyA(5, 1, 0) = 300 historyB(3, 1, 1) = 225 historyC(1, 1, 0) = 75 historyD(4, 0, 1) = 200 historyE(4, 0, 0) = 150 historyF(2, 0, 0) = 50
回归:周末，天气不错
Now(4, 1, 0) = ?
#! /usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# fileName ： KNNdistance.py
# author : zoujiameng@aliyun.com.cn
if __name__ == "__main__":
history = {}
history[5, 1, 0] = 300
history[3, 1, 1] = 225
history[1, 1, 0] = 75
history[4, 0, 1] = 200
history[4, 0, 0] = 150
history[2, 0, 0] = 50
dest = [4, 1, 0]
source = []
for i in history:
source.append(i)
print(source)
from KNNdistance import KDistance
K = 4
locate = KDistance(K, dest, source)
avg = 0
for i in range(len(locate)):
avg+=history[locate[i]]
avg/=K
print("回归结果：今天应该烤%d个面包" % round(avg))
KNN算法：
- 创建分类系统
- 分类（分组），特征抽取（得到相似程度）
- 回归,即预测数值
- KNN算法真的是很有用,堪称你进入神奇的机器学习领域的领路人!机器学习旨在让计算机更聪明。你见过一个机器学习的例子:创建推荐系统。
- OCR指的是光学字符识别 (optical character recognition),这意味着你可拍摄印刷页面的照片,计算机将自动识别出其中的文字。Google使用OCR来实现图书数字化。
- 一般而言,OCR算法提取线段、点和曲线等特征。
- OCR中的特征提取要复杂得多,但再复杂的技术也是基于KNN等简单理念的。这些理念也可用于语音识别和人脸识别。你将照片上传到Facebook时,它有时候能够自动标出照片中的人物,这是机器学习在发挥作用!
- OCR的第一步是查看大量的数字图像并提取特征,这被称为训练(training)。大多数机器学习算法都包含训练的步骤:要让计算机完成任务,必须先训练它。
samples:
a. 垃圾邮件过滤器, 使用一种简单算法——朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier) b. 预测股票市场, 使用机器学习来预测股票市场的涨跌真的很难。对于股票市场,如何挑选合适的特征呢?股票昨天涨了,今天也会涨,这样的特征合适吗?又或者每年五月份股票市场都以绿盘报收,这样的预测可行吗?在根据以往的数据来预测未来方面,没有万无一失的方法。未来很难预测,由于涉及的变量太多,这几乎是不可能完成的任务。
conclude:
机器学习是个很有趣的领域，只要下定决心，你就能很深入地了解它。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
python K最近邻算法 KNN