机器学习算法笔记之K近邻算法（KNeighborsClassifier）_sklearn kneighborsclassifier

作者：你好赵伟 | 2024-06-11 11:47:18

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sklearn kneighborsclassifier

介绍：

在sklearn库中，KNeighborsClassifier是实现K近邻算法的一个类，一般都使用欧式距离进行测量。

这个类的结构如下：

`sklearn.neighbors`.KNeighborsClassifier

class sklearn.neighbors. KNeighborsClassifier ( n_neighbors=5, weights=’uniform’, algorithm=’auto’, leaf_size=30, p=2, metric=’minkowski’, metric_params=None, n_jobs=1, **kwargs )

在官方文档中，每个参数的含义：

n_neighbors：就是选取最近的点的个数：k

leaf_size：这个是构造树的大小，值一般选取默认值即可，太大会影响速度。

n_jobs ：默认值1，选取-1占据CPU比重会减小，但运行速度也会变慢，所有的core都会运行。

这个类中的方法，在文档中的说明：

小试牛刀：

导库：


  
  
    
    
     
     
    
    
    
    
     
     
      
      import numpy
     
     
    
    

    
    
     
     
    
    
    
    
     
     
      
      from sklearn.neighbors 
      
      import KNeighborsClassifier 
      
      as kNN
     
     
    
    
  
  
1

构造训练集和对应的标签：


  
  
    
    
     
     
    
    
    
    
     
     
      
      trainmat = numpy.array([[
      
      1,
      
      2,
      
      3],[
      
      2,
      
      3,
      
      5],[
      
      55,
      
      33,
      
      66],[
      
      55,
      
      33,
      
      66]])
     
     
    
    

    
    
     
     
    
    
    
    
     
     
      
      label = numpy.array([
      
      0,
      
      0,
      
      1,
      
      1])
     
     
    
    
  
  
1

实例化分类器，并训练数据：


  
  
    
    
     
     
    
    
    
    
     
     
      
      neigh = kNN(n_neighbors=
      
      3, algorithm=
      
      'auto', weights=
      
      'distance', n_jobs=
      
      1)
     
     
    
    

    
    
     
     
    
    
    
    
     
     
      
      neigh.fit(trainmat,label)
     
     
    
    
  
  
1

训练完后会看到分类器的参数：

然后写一个测试数组：

testmat = numpy.array([2,3,4],[55,33,66])

  
  
1
2

我们使用三个最长用的方法，来看一下分类的结果：

结果很乐观，测试数组testmat中的两组值分别属于标签0和1的概率是0.99275805和1。

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sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier

小试牛刀：

`sklearn.neighbors`.KNeighborsClassifier