1.1 K-近邻算法(KNN)概念K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法， 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法定义如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法距离公式 两个样本的距离可以通过如下公式计算
KNN算法解决鸢尾花分类案例本文分别通过KNN底层算法实现和sklearn中的KNeighbors Classifier（K近邻分类模拟）和对3中不同的鸢尾花的分类。一、K近邻（KNN）算法介绍二、KNN举例说明三、KNN举例计算四、KNN算法实现五、利用KNN算法实现鸢尾花分类案例案例背景说明：数据为sklearn自带的，数据集共有150条，其中数据 data代表着鸢尾花的4个特征（花萼长度，花
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2023-11-02 00:58:39
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机器学习：KNN算法对鸢尾花进行分类1.KNN算法的理解：1.算法概述KNN（K-NearestNeighbor）算法经常用来解决分类与回归问题， KNN算法的原理可以总结为"近朱者赤近墨者黑"，通过数据之间的相似度进行分类。就是通过计算测试数据和已知数据之间的距离来进行分类。如上图，四边形代表测试数据，原型表示已知数据，与测试数据最近的一个已知数据为红色的’whale’，所以对这个测试数据的预测
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2024-03-18 21:56:13
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一、释义首先对Iris数据集（鸢尾花数据集）进行简单介绍：1.它分为三个类别，即Iris setosa（山鸢尾）、Iris versicolor（变色鸢尾）和Iris virginica（弗吉尼亚鸢尾），每个类别各有50个实例。2.数据集定义了五个属性：sepal length（花萼长）、sepal width（花萼宽）、petal length（花瓣长）、petal width（花瓣宽）、cla
一．KNN算法 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象
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2024-05-04 17:03:02
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一.问题描述用Python语言实现机器学习KNN算法，并用鸢尾花数据集测试。 二.算法设计1.算法流程图2.具体实现步骤（1）定义一个My_KNN()函数实现KNN分类算法；（2）函数参数设为鸢尾花的训练集和测试集；（3）定义对应的三个列表用来存放测试数据与整个数据的欧氏距离；（4）定义一个distance列表存放测试数据与所有训练数据的距离；（5）定义三个整形变量分别表示三类鸢尾花与测
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2023-12-14 19:20:56
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简介使用sklearn自带的鸢尾花数据集，通过kNN算法实现了对鸢尾花的分类。算法思路通过计算每个训练样例到待分类样品的距离，取和待分类样品距离最近的K个训练样例,K个样品中哪个类别的训练样例占多数，则待分类样品就属于哪个类别。核心思想如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。 该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一
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2023-12-06 20:20:29
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鸢尾花数据分类，通过Python实现KNN分类算法。项目来源：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1988428数据集来源：鸢尾花数据集https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/912061 import numpy as np
2 import pandas as pd
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2023-07-05 22:40:30
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做一个logitic分类之鸢尾花数据集的分类Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于（iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica）中的哪一品种。首先
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2023-12-13 08:35:39
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文章目录【机器学习】KNN算法实现鸢尾花分类1. 概述2. KNN算法的计算过程2.1 算法核心2.2 距离计算2.3 k值选择3. KNN实现鸢尾花分类3.1 鸢尾花数据集介绍3.2 数据可视化3.3 实现KNN算法的编写3.4 sklearn实现KNN算法4. 讨论4.1 KNN算法适用于图像分类吗4.2 KNN算法的优劣 【机器学习】KNN算法实现鸢尾花分类1. 概述 KNN算法（K-Ne
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2024-04-24 16:25:34
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什么是KNN算法 ？KNN的全称是K Nearest Neighbors，通常翻译为K最邻近算法。是最基础的一个分类算法。本文以 iris 鸢（yuan）尾花数据集为例详细说明到底什么是KNN算法。表征空间（特征空间）在讲解KNN算法之前，首先要给大家科普几个基础概念。有了这几个概念我们再学习KNN算法就容易多了。1、特征参数2、表征空间（特征空间）3、特征描述特征参数比较容易理解，就是描述一个事
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2023-07-19 14:34:47
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KNN算法的入门步骤可分为以下核心环节，结合理论与实践要点：1. 数据准备与预处理数据清洗：处理缺失值、异常值，确保数据质量。特征工程：选择关键特征，必要时进行标准化/归一化（如使用StandardScaler）以消除量纲影响。划分数据集：将数据分为训练集和测试集（常用train_test_split），比例建议8:2或7:3。2. 确定K值K值选择：通过交叉验证（如网格搜索）选择最优K值，奇数值
# 使用Python实现KNN算法识别鸢尾花
K最近邻（KNN）算法是一种常见的分类算法，它的原理简单却非常有效，尤其在样本不多、维度不是特别高的情况下。今天，我们将利用Python实现KNN算法，并通过鸢尾花数据集来演示其使用。
## 总体流程
在实现KNN算法之前，我们需要明确整个过程的步骤。下面是整个流程的概览：
| 步骤编号 | 操作
使用简单的神经网络对鸢尾花分类，输入的数据为鸢尾花的花蕊长度、花蕊宽度、花瓣长度、花瓣宽度进行训练。然后根据训练过后的权重和偏置进行测试，测试结果与鸢尾花的类别进行验证，查看准确率，具体代码如下：import tensorflow as tf
from sklearn import datasets
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy
一、KNN算法简介K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法。如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。简单来说，就是确定好k值后，在一个样本点周围的k个数据分别属于什么类别，那么该样本点就属于大多数数据所属的类别二、机器学习算法实现流程我们将使用机器学习的一般流程来实现这个案例，机器学习解决实际问题的一般流程如下
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2023-12-18 11:36:35
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom
原创
2022-11-10 14:17:24
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鸢尾花预测模型1、数据处理数据集包含150个数据集(其中120个是训练集iris_training.csv，30个是测试集iris_test.csv)，分为3类（Setosa，Versicolour，Virginica），每类50个数据，每个数据包含4个属性：花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度。120,4,setosa,versicolor,virginica
6.4,2.8,5.6,2.
这里写目录标题kNN（k-Nearest Neighbor Classification）1、计算步骤:1.算距离（测试样本到训练样本的距离）2.找邻居3.做分类2、 算法流程3、 Python实现 kNN（k-Nearest Neighbor Classification）平时不好好学习，考试(对测试样本分类)时才临阵磨枪(临时去找k个近邻)图中测试样本属于正例还是反例？kNN (k Near
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2024-02-02 07:19:51
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frame 是Pandas的dataframe对象 alpha 图像透明度 figsize 英寸为单位的图像大小 diagonal 只能在{‘hist','kde'}中选一个 hist表示直方图 kde表示核密度估计 这个参数是scatter_matrix的关键参数 marker 是标记类型，如圈，
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2021-05-04 12:45:00
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KNN-k近邻回归，K-NearestNeighbour:k个最近的邻居。每个样本都可以用它的最接近的K个邻近值来代表。首先引入问题？面对如下数据，我们该如何将电影分类呢？ 通过对比打斗镜头和接吻镜头，一方大于另一方，也就是说，这个电影与某一特征非常接近，并且有大量的出现次数，就可判断。当我们在数据集中判断数据特征属于哪一类别，就需要以上方式，Knn算法。算法说明：输入没有标签的新数据，
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2024-07-21 01:32:46
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