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上传时间: 2020-12-31
详细说明：k-近邻算法是基本的机器学习算法，算法的原理非常简单：
输入样本数据后，计算输入样本和参考样本之间的距离，找出离输入样本距离最近的k个样本，找出这k个样本中出现频率最高的类标签作为输入样本的类标签，很直观也很简单，就是和参考样本集中的样本做对比。下面讲一讲用python实现kNN算法的方法，这里主要用了python中常用的numpy模块，采用的数据集是来自UCI的一个数据集，总共包含1055个样本，每个样本有41个real的属性和一个类标签，包含两类（RB和NRB）。我选取800条样本作为参考样本，剩下的作为测试样本。
下面是分类器的python代码：
'''
kNNClassify(inp
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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