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Python实现KNN算法(鸢尾花数据)

来源:花匠小妙招 时间:2024-12-03 23:41

最新推荐文章于 2024-10-20 21:33:37 发布

weixin_43698345 于 2019-10-14 22:26:46 发布

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.实验内容

        原生python实现knn分类算法,使用鸢尾花数据集。

.算法设计

      数据来源:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris

1.处理csv文件加载数据集,将读入数据转换为列表处理。根据random.Random()方法随机产生0~1之间的随机数与分割比进行比较,将数据分为训练集和测试集。

2.采用欧式距离法D=i=1n(xi-yi)2计算测试实例与训练实例的距离。

3.返回k个最近邻。增加一个参数length,确立测试集需要计算的四个数字维度,计算每一个测试实例到训练实例的距离,对所有距离进行排序,取其中最小距离值。

4.根据返回的邻居,预测结果。让近邻元素对预测属性投票,最终返回出现次数最多的标签作为预测结果。

5. 分类准确度,计算在测试数据集中算法正确预测的比例。

.

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