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菊安酱的直播间:
k-近邻算法
更新日期:2018-11-5
作者:菊安酱
课件内容说明:
本文为作者原创内容,转载请注明作者和出处
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k-近邻算法
一、概述
二、k-近邻算法的Python实现
1. 算法实现
2. 封装函数
三、k-近邻算法之约会网站配对效果判定
1. 准备数据
2. 分析数据
3. 数据归一化
4. 划分训练集和测试集
5. 分类器针对于约会网站的测试代码
四、算法总结
1. 优点
2. 缺点
菊安酱 1
菊安酱的直播间:
一、概述
k-近邻算法(k-Nearest Neighbour algorithm),又称为KNN算法,是数据挖掘技术中原理最简单的算法。KNN
的工作原理:给定一个已知标签类别的训练数据集,输入没有标签的新数据后,在训练数据集中找到与新数据最邻
近的k个实例,如果这k个实例的多数属于某个类别,那么新数据就属于这个类别。可以简单理解为:由那些离X最
近的k个点来投票决定X归为哪一类。
图1
图1中有红色三角和蓝色方块两种类别,我们现在需要判断绿色圆点属于哪种类别
当k=3时,绿色圆点属于红色三角这种类别;
当k=5时,绿色圆点属于蓝色方块这种类别。
举个简单的例子,可以用k-近邻算法分类一个电影是爱情片还是动作片。(打斗镜头和接吻镜头数量为虚构)
电影名称 打斗镜头 接吻镜头 电影类型
无问西东 1 101 爱情片
后来的我们 5 89 爱情片
前任3 12 97 爱情片
红海行动 108 5 动作片
唐人街探案 112 9 动作片
战狼2 115 8 动作片
新电影 24 67 ?
表1 每部电影的打斗镜头数、接吻镜头数和电影分类
表1就是我们已有的数据集合,也就是训练样本集。这个数据集有两个特征——打斗镜头数和接吻镜头数。除此之
外,我们也知道每部电影的所属类型,即分类标签。粗略看来,接吻镜头多的就是爱情片,打斗镜头多的就是动作
片。以我们多年的经验来看,这个分类还算合理。如果现在给我一部新的电影,告诉我电影中的打斗镜头和接吻镜
头分别是多少,那么我可以根据你给出的信息进行判断,这部电影是属于爱情片还是动作片。而k-近邻算法也可以
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