Python实现KNN分类与回归

By | 2017年7月20日

目录:

  1. KNN分类

 

1.KNN分类

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# X = [[1, 1, 3], [1, 5, 2], [2, 3, 5], [3, 4, 8], [2, 8, 3], [4, 2, 5], [2, 1, 9]]
X = [[1, 1], [1, 5], [2, 3], [3, 4], [2, 8], [4, 2], [2, 1]]     # X不管是几维都可以
Y = [2, 2, 2, 0, 1, 2, 1]

neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
neigh.fit(X, Y)
label = neigh.predict([[2, 4]])
print label

 

 

 

参考文献:

  1. sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier
  2. scikit-learn学习之K最近邻算法(KNN)
  3. 用Python开始机器学习(4:KNN分类算法)
  4. python实现K近邻回归,采用等权重和不等权重

 

 

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注