資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：一定義二個人理解其實簡單理解就是通過計算新加入點與附近個點的距離，然后尋找到距離最近的個點，進行占比統(tǒng)計，找到個點中數(shù)量占比最高的，那么新加入的樣本，它的就是頻數(shù)最高的三實踐語言歐拉距離樣本繪圖計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.
其實簡單理解就是：通過計算新加入點與附近K個點的距離，然后尋找到距離最近的K個點，進行占比統(tǒng)計，找到k個點中數(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
#按照從小到大的順序，得到下標
nearest = np.argsort(distances)
#指定應該求出的個數(shù)
k = 3
topK_y = []
#求出前K個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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