K近邻算法用作回归的使用介绍(使用Python代码)

KNeighborsRegressor函数是一个基于最近邻算法的回归模型，在机器学习中被广泛应用。

它的主要作用是根据训练集中的样本数据，对新的输入数据进行回归预测，预测结果是输入数据对应的连续型数值。

KNeighborsRegressor函数是scikit-learn库中的一个重要模型，它基于最近邻算法的思想，通过计算输入数据与训练集中数据点之间的距离，来预测输入数据的输出值。

下面我将详细介绍KNeighborsRegressor函数的作用。

一、KNeighborsRegressor函数的原理KNeighborsRegressor函数的原理是基于最近邻算法，最近邻算法是一种常用的模式识别方法，在回归问题中也有广泛的应用。

该算法的原理是通过计算输入数据点与训练集中数据点之间的距离，然后选择距离最近的k个数据点作为预测的邻居，最终根据这些邻居的数值，来对输入数据的输出值进行预测。

二、KNeighborsRegressor函数的参数KNeighborsRegressor函数的主要参数包括n_neighbors、weights、algorithm等。

其中，n_neighbors表示选取邻居的个数，weights表示对邻居赋予的权重，algorithm表示计算邻居的算法。

这些参数可以根据具体问题的需求进行调整，以获得更好的回归预测效果。

三、KNeighborsRegressor函数的使用方法使用KNeighborsRegressor函数进行回归预测时，首先需要准备训练集数据，并对输入数据进行标准化处理。

通过调用KNeighborsRegressor函数，传入训练集数据，设置相关参数，即可得到回归预测结果。

四、KNeighborsRegressor函数的优缺点KNeighborsRegressor函数的优点在于简单易用，对于小规模的数据集和特征较少的问题具有较好的效果。

但是，由于其需要对每个预测的样本进行计算相似度，对于大规模的数据集会导致计算复杂度高，预测耗时长的缺点。

机器学习经典分类算法——k-近邻算法（附python实现代码及数据集）⽬录⼯作原理存在⼀个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每⼀数据与所属分类的对应关系。

输⼊没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进⾏⽐较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类特征。

⼀般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不⼤于20的整数。

最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。

举个例⼦，现在我们⽤k-近邻算法来分类⼀部电影，判断它属于爱情⽚还是动作⽚。

现在已知六部电影的打⽃镜头、接吻镜头以及电影评估类型，如下图所⽰。

现在我们有⼀部电影，它有18个打⽃镜头、90个接吻镜头，想知道这部电影属于什么类型。

根据k-近邻算法，我们可以这么算。

⾸先计算未知电影与样本集中其他电影的距离（先不管这个距离如何算，后⾯会提到）。

现在我们得到了样本集中所有电影与未知电影的距离。

按照距离递增排序，可以找到k个距离最近的电影。

现在假定k=3，则三个最靠近的电影依次是He's Not Really into Dudes、Beautiful Woman、California Man。

python实现⾸先编写⼀个⽤于创建数据集和标签的函数，要注意的是该函数在实际⽤途上没有多⼤意义，仅⽤于测试代码。

def createDataSet():group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])labels = ['A','A','B','B']return group, labels然后是函数classify0()，该函数的功能是使⽤k-近邻算法将每组数据划分到某个类中，其伪代码如下：对未知类别属性的数据集中的每个点依次执⾏以下操作：（1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；（2）按照距离递增次序排序；（3）选取与当前点距离最⼩的k个点；（4）确定前k个点所在类别的出现频率；（5）返回前k个点出现频率最⾼的类别作为当前点的预测分类。

Python中kneighbors用法1. 概述K最近邻（K-nearest neighbors，KNN）是一种简单而实用的分类和回归算法。

它的基本思想是：对于一个给定的样本，找出训练集中与其最近的K个样本，然后根据其标签进行决策。

在Python中，sklearn库提供了KNN算法的实现，其中kneighbors方法用于查找K个最近邻样本。

2. KNeighborsClassifierKNeighborsClassifier是sklearn库中专门用于分类问题的KNN算法实现。

在使用KNeighborsClassifier进行分类任务时，可以通过kneighbors方法找到每个样本的K个最近邻。

下面是KNeighborsClassifier类的一般用法：```pythonfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierknn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)knn.fit(X_tr本人n, y_tr本人n)distances, indices = knn.kneighbors(X_test)```其中，n_neighbors参数指定了要查找的最近邻个数，X_tr本人n和X_test分别表示训练集和测试集。

3. kneighbors方法参数解释kneighbors方法有两个主要参数，分别是n_neighbors和return_distance。

其中，n_neighbors指定了要查找的最近邻个数，而return_distance决定是否返回最近邻样本与查询样本的距离。

默认情况下，return_distance为True，即返回最近邻样本与查询样本的距离。

下面是kneighbors方法的基本用法：```pythondistances, indices = knn.kneighbors(X_test, n_neighbors=3, return_distance=True)print(distances)print(indices)```其中，distances是一个数组，存储了每个查询样本与其最近邻样本之间的距离；indices也是一个数组，存储了每个查询样本的K个最近邻在训练集中的索引。

介绍在我遇到的所有机器学习算法中，KNN是最容易上手的。

尽管它很简单，但事实上它其实在某些任务中非常有效（正如你将在本文中看到的那样）。

甚至它可以做的更好？它可以用于分类和回归问题！然而，它其实更擅长用于分类问题。

我很少看到KNN在任何回归任务上实现。

我在这里的目的是说明并强调，当目标变量本质上是连续的时，KNN是如何有效的运作的。

在本文中，我们将首先了解KNN算法背后的思维，研究计算点与点之间距离的不同方法，然后最终在Big Mart Sales数据集上用Python实现该算法。

让我们动起来吧1.用简单的例子来理解KNN背后的逻辑让我们从一个简单的例子开始。

请考虑下表 - 它包含10人的身高，年龄和体重（目标）值。

如你所见，缺少ID11的重量值。

我们需要根据他们的身高和年龄来预测这个人的体重。

注意：此表中的数据不代表实际值。

它仅用作一个例子来解释这个概念。

为了更清楚地了解这一点，下面是上表中高度与年龄的关系图：在上图中，y轴表示人的身高（以英尺为单位），x轴表示年龄（以年为单位）。

这些点是根据ID值进行编号。

黄点（ID 11）是我们的测试点。

如果我要求你根据图来确定ID11的重量，你的答案会是什么？你可能会说，因为ID11 更接近第 5点和第1点，所以它必须具有与这些ID类似的重量，可能在72-77千克之间（表中ID1和ID5的权重）。

这实际上是有道理的，但你认为算法会如何预测这些值呢？让我们在下边进行试验讨论。

2. KNN算法是怎样工作的如上所述，KNN可用于分类和回归问题。

该算法使用“ 特征相似性”来预测任何新数据点的值。

这意味着新的点将根据其与训练集中的点的接近程度而进行分配。

从我们的例子中，我们知道ID11的高度和年龄类似于ID1和ID5，因此重量也大致相同。

如果这是一个分类问题，我们会采用该模式作为最终预测。

在这种情况下，我们有两个重量值--72和77.猜猜最终值是如何计算的？是取两个重量的平均值来作为最终的预测值。

经典算法之K近邻（回归部分）1.算法原理1.分类和回归 分类模型和回归模型本质⼀样，分类模型是将回归模型的输出离散化。

⼀般来说，回归问题通常是⽤来预测⼀个值，如预测房价、未来的天⽓情况等等，例如⼀个产品的实际价格为500元，通过回归分析预测值为499元，我们认为这是⼀个⽐较好的回归分析。

回归是对真实值的⼀种逼近预测。

分类问题是⽤于将事物打上⼀个标签，通常结果为离散值。

例如判断⼀幅图⽚上的动物是⼀只猫还是⼀只狗。

分类并没有逼近的概念，最终正确结果只有⼀个，错误的就是错误的，不会有相近的概念。

简⾔之： 定量输出称为回归，或者说是连续变量预测，预测明天的⽓温是多少度，这是⼀个回归任务 定性输出称为分类，或者说是离散变量预测，预测明天是阴、晴还是⾬，就是⼀个分类任务2.KNN回归 KNN算法不仅可以⽤于分类，还可以⽤于回归。

通过找出⼀个样本的k个最近邻居，将这些邻居的某个（些）属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本对应属性的值。

3.原理问题引⼊ 我有个3个卧室的房⼦，租多少钱呢？ 不知道的话，就去看看别⼈3个卧室的房⼦都租多少钱吧！ 其中，K代表我们的候选对象个数，也就是找和我房间数量最相近的K个房⼦的价格，做⼀定的处理后（例如平均），作为我们房⼦的出租价格。

那么，如何衡量和我的房⼦最相近呢？如何评估我们得到的出租价格的好坏呢？K近邻原理假设我们的数据源中只有5条信息，现在我想针对我的房⼦（只有⼀个房间）来定⼀个价格。

在这⾥假设我们选择的K=3，也就是选3个跟我最相近的房源。

再综合考虑这三个只有房⼦的价格，就得到了我的房⼦⼤概能值多钱啦！如何才能知道哪些数据样本跟我最相近呢？欧⽒距离公式:其中p1到p n是⼀条数据的所有特征信息，q1到q n是另⼀条数据的所有特征信息。

4.举例说明假设我们的房⼦有3个房间单变量下的距离定义简化为：读取数据：import pandas as pdfeatures = ['accommodates','bedrooms','bathrooms','beds','price','minimum_nights','maximum_nights','number_of_reviews'] dc_listings = pd.read_csv('listings.csv')dc_listings = dc_listings[features]print(dc_listings.shape)dc_listings.head()仅取以单个指标accommodates的个数来计算每个样本到我们的距离:代码实现如下：import numpy as np# 定义我们的accomodates个数为3our_acc_value = 3# 新增⼀列distance，记录每个样本到3的距离# np.abs函数⽤于计算绝对值# 通过dc_listings.accommodates取出accommodates列的所有数据# 可通过dc_listings.accommodates取值# 也可通过字典的形式取值，dc_listings['accommodates']或dc_listings.get('accommodates')dc_listings['distance'] = np.abs(dc_listings.accommodates - our_acc_value)# 取出结果列distance# value_counts()统计个数# sort_index()按照索引distance排序dc_listings.distance.value_counts().sort_index()输出结果:0 4611 22942 5033 2794 355 736 177 228 79 1210 211 412 613 8Name: distance, dtype: int64 从结果中可以看出，以房间个数来衡量的话，同样有3个房间的样本⼀共461个假设K=5，即取距离我们最近的五个样本的价格取平均值，作为我们的出租价格。

k近邻算法python代码实现,不使用sklearn库-回复k近邻算法是一种简单但常用的分类算法，可以用于分类和回归问题。

在这篇文章中，我们将逐步介绍k近邻算法的原理，并编写Python代码实现该算法，而不使用任何第三方库。

第一步：理解k近邻算法的原理k近邻算法是一种基于实例的学习方法，它使用训练集中的数据进行分类。

该算法的基本思想是，如果一个样本的k个最近邻居中大多数属于某个类别，则该样本也属于该类别。

具体而言，k近邻算法包括以下几个步骤：1. 计算测试样本与训练集中每个样本的距离；2. 根据距离的大小，选择与测试样本最近的k个样本；3. 根据k个近邻样本的类别进行投票，选择得票最多的类别作为测试样本的预测类别。

第二步：编写代码实现k近邻算法下面是一个简单的k近邻算法的Python代码实现：pythonimport numpy as npdef euclidean_distance(instance1, instance2):distance = np.sqrt(np.sum((instance1 - instance2) 2))return distancedef get_neighbors(train_data, test_instance, k):distances = []for train_instance in train_data:dist = euclidean_distance(test_instance, train_instance[:-1])distances.append((train_instance, dist))distances.sort(key=lambda x: x[1])neighbors = [distance[0] for distance in distances[:k]]return neighborsdef predict_classification(neighbors):classes = [instance[-1] for instance in neighbors]prediction = max(set(classes), key=classes.count)return predictiondef knn(train_data, test_data, k):predictions = []for test_instance in test_data:neighbors = get_neighbors(train_data, test_instance, k)prediction = predict_classification(neighbors)predictions.append(prediction)return predictions上面的代码中，`train_data`是训练集数据，`test_data`是测试集数据。

python kneighborsregressor参数【原创版】目录1.KNeighborsRegressor 参数介绍2.参数名称与含义3.参数的使用方法4.参数示例5.总结正文一、KNeighborsRegressor 参数介绍KNeighborsRegressor 是 Python 中 scikit-learn 库的一种回归算法，它基于 k-近邻算法实现，可以用于解决分类和回归问题。

在使用KNeighborsRegressor 时，需要对其参数进行设置，以提高模型的性能。

二、参数名称与含义1.n_neighbors：表示 k-近邻算法中的 k 值，即邻居的数量。

这个参数决定了模型如何选择最佳的 k 个邻居来计算目标变量的预测值。

n_neighbors 的取值范围为 1 到 n（样本数量），默认值为 5。

2.weights：表示邻居的权重。

默认情况下，所有邻居的权重相等，即“均匀”（"uniform"）。

也可以设置为"distance"，表示邻居的权重与其到目标点的距离成反比。

还可以设置为自定义函数，如"linear"、"log1p"等。

3.p：表示在"distance"权重策略下，权重与距离的关系。

默认值为 2，表示权重与距离的平方成反比。

4.metric：表示邻居之间距离的计算方法。

默认值为"euclidean"，表示使用欧氏距离。

还可以设置为"manhattan"、"minkowski"等。

5.max_iter：表示最大迭代次数。

默认值为 None，表示不设置最大迭代次数，模型会一直迭代直到收敛。

6.tol：表示收敛阈值。

默认值为 1e-4，表示当误差小于该值时，模型停止迭代。

7.random_state：表示随机种子。

用于保证模型的可重复性，特别是在使用"kd_tree"搜索算法时。

在 scikit-learn 中，K-近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归问题。

以下是使用 scikit-learn 中的 KNN 模型的基本用法：
KNN 分类器的使用：
1.导入相关库：
2.准备数据：
假设有一个分类任务，其中X是特征数据，y是对应的标签。

3.创建 KNN 分类器：
4.训练模型：
5.进行预测：
6.评估模型性能：
KNN 回归器的使用：
KNN 也可以用于回归问题。

以下是基本的用法：
1.导入相关库：
2.准备数据：
假设有一个回归任务，其中X是特征数据，y是对应的目标值。

3.创建 KNN 回归器：
4.训练模型：
5.进行预测：
6.评估模型性能：
回归问题通常使用均方误差（Mean Squared Error，MSE）等指标进行评估。

这是一个简单的 KNN 模型在 scikit-learn 中的使用示例。

k近邻算法python代码实现,不使用sklearn库K近邻算法是一种常用的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。

其基本原理是根据实例数据（训练集）找出距离最近的k个邻居，然后根据这k个邻居的类别或值，进行预测。

在本文中，我们将展示如何使用Python代码实现K近邻算法，但不使用sklearn库。

一、算法概述K近邻算法的基本步骤包括：1. 确定参数k值。

k是近邻的数量，可以根据数据集的具体情况进行调整。

2. 对新样本进行评估，找到与其最接近的k个近邻样本。

3. 根据这k个近邻样本的类别或值，进行预测。

二、Python代码实现以下是一个简单的K近邻算法的Python实现，该代码使用了Python的基础数据结构和函数。

```pythonimport numpy as npfrom collections import Counterdef euclidean_distance(x1, x2):return np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2))def knn(X, y, k, test_point):neighbors = []for point in X:if euclidean_distance(test_point, point) < 1e-6:# 添加一个小的阈值避免浮点误差neighbors.append(point)predicted_class = Counter([y[neighbor] for neighbor in neighbors])[test_point]return predicted_classdef knn_classifier(X, y, k=3):y_pred = np.empty(len(X))for i, x in enumerate(X):predicted_class = knn(X, y, k, x)y_pred[i] = predicted_classreturn y_pred```这段代码中，我们首先定义了一个函数`euclidean_distance`来计算两个点之间的欧几里得距离。

机器学习：k-NN算法（也叫k近邻算法）⼀、kNN算法基础# kNN：k-Nearest Neighboors# 多⽤于解决分类问题　1）特点：1. 是机器学习中唯⼀⼀个不需要训练过程的算法，可以别认为是没有模型的算法，也可以认为训练数据集就是模型本⾝；2. 思想极度简单；3. 应⽤数学知识少（近乎为零）；4. 效果少；5. 可以解释机械学习算法使⽤过程中的很多细节问题6. 更完整的刻画机械学习应⽤的流程；　2）思想：根本思想：两个样本，如果它们的特征⾜够相似，它们就有更⾼的概率属于同⼀个类别；问题：根据现有训练数据集，判断新的样本属于哪种类型；⽅法/思路：1. 求新样本点在样本空间内与所有训练样本的欧拉距离；2. 对欧拉距离排序，找出最近的k个点；3. 对k个点分类统计，看哪种类型的点数量最多，此类型即为对新样本的预测类型；　3）代码实现过程：⽰例代码：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltraw_data_x = [[3.3935, 2.3312],[3.1101, 1.7815],[1.3438, 3.3684],[3.5823, 4.6792],[2.2804, 2.8670],[7.4234, 4.6965],[5.7451, 3.5340],[9.1722, 2.5111],[7.7928, 3.4241],[7.9398, 0.7916]]raw_data_y = [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1]# 训练集样本的datax_train = np.array(raw_data_x)# 训练集样本的labely_train = np.array(raw_data_y)# 1）绘制训练集样本与新样本的散点图# 根据样本类型（0、1两种类型），绘制所有样本的各特征点plt.scatter(x_train[y_train == 0, 0], x_train[y_train == 0, 1], color = 'g')plt.scatter(x_train[y_train == 1, 0], x_train[y_train == 1, 1], color = 'r')# 新样本x = np.array([8.0936, 3.3657])# 将新样本的特征点绘制在训练集的样本空间plt.scatter(x[0], x[1], color = 'b')plt.show()# 2）在特征空间中，计算训练集样本中的所有点与新样本的点的欧拉距离from math import sqrt# math模块下的sqrt函数：对数值开平⽅sqrt(number)distances = []for x_train in x_train:d = sqrt(np.sum((x - x_train) ** 2))distances.append(d)# 也可以⽤list的⽣成表达式实现：# distances = [sqrt(np.sum((x - x_train) ** 2)) for x_train in x_train]# 3）找出距离新样本最近的k个点，并得到对新样本的预测类型nearest = np.argsort(distances)k = 6# 找出距离最近的k个点的类型topK_y = [y_train[i] for i in nearest[:k]]# 根据类别对k个点的数量进⾏统计from collections import Countervotes = Counter(topK_y)# 获取所需的预测类型：predict_ypredict_y = votes.most_common(1)[0][0]封装好的Python代码：import numpy as npfrom math import sqrtfrom collections import Counterdef kNN_classify(k, X_train, y_train, x):assert 1 <= k <= X_train.shape[0],"k must be valid"assert X_train.shape[0] == y_train.shape[0], \"the size of X_train nust equal to the size of y_train"assert X-train.shape[1] == x.shape[0],\"the feature number of x must be equal to X_train"distances = [sprt(np.sum((x_train - x) ** 2)) for x_train in X_train]nearest = np.argsort(distances)topK_y = [y_train[i] for i in nearest[:k]]vates = Counter(topK_y)return votes.most_common(1)[0][0] # assert：表⽰声明；此处对4个参数进⾏限定；代码中的其它Python知识：1. math模块下的sprt()⽅法：对数开平⽅；from math import sqrtprint(sprt(9))# 32. collections模块下的Counter()⽅法：对列表中的数据进⾏分类统计，⽣产⼀个Counter对象;from collections import Countermy_list = [0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3]print(Counter(my_list))# ⼀个Counter对象：Counter({0: 2, 1: 3, 2: 4, 3: 5})3. Counter对象的most_common()⽅法：Counter.most_common(n)，返回Counter对象中数量最多的n种数据，返回⼀个list，list的每个元素为⼀个tuple；from collections import Countermy_list = [0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3]votes = Counter(my_list)print(votes.most_common(2))# [(3, 5), (2, 4)]⼆、总结　1）k近邻算法的作⽤ 1、解决分类问题，⽽且天然可以解决多分类问题； 2、也可以解决回归问题，其中scikit-learn库中封装的KNeighborsRegressor，就是解决回归问题；　2）缺点缺点1：效率低下1. 原因：如果训练集有m个样本，n个特征，预测每⼀个新样本，需要计算与m个样本的距离，每计算⼀个距离，要使⽤n个时间复杂度，则计算m个样本的距离，使⽤m * n个时间复杂度；2. 算法的时间复杂度：反映了程序执⾏时间随输⼊规模增长⽽增长的量级，在很⼤程度上能很好反映出算法的优劣与否。

K-Nearest Neighbor 回归算法介绍
K-近邻回归算法（K-Nearest Neighbor Regression，KNN Regression）是一种基于实例的学习，或者说是局部逼近和将所有的计算推迟到分类之后的惰性学习。

它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。

当输入没有标签的新数据时，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据（最近邻）的分类标签。

通常，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k 的出处，通常k是不大于20的整数。

最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。

KNN回归算法的核心思想是：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类（多数表决规则等价于经验风险最小化），就把该输入实例分类到这个类中。

KNN回归算法的优点包括简单、易于理解和实现，无需估计参数，无需训练等。

然而，它也有一些缺点，比如当样本不平衡时（比如一个类的样本容量很大，其他类的样本容量很小），输入一个样本的时候，K个邻近值大多数都是大样本容量的那个类，这时可能会导致分类错误。

此外，K值的选择、距离度量及分类决策规则是k近邻法的三个基本要素，其中K值的选择对结果会产生显著影响。

K-近邻回归算法是一种简单而有效的分类与回归方法，特别适用于数据集较小、特征空间维度较低的情况。

Python机器学习（⼗三）最近邻居k-近邻算法KNN算法是⼀种基于实例的学习，或者是局部近似和将所有计算推迟到分类之后的惰性学习。

⽤最近的邻居（k）来预测未知数据点。

k 值是预测精度的⼀个关键因素，⽆论是分类还是回归，衡量邻居的权重都⾮常有⽤，较近邻居的权重⽐较远邻居的权重⼤。

KNN 算法的缺点是对数据的局部结构⾮常敏感。

计算量⼤，需要对数据进⾏规范化处理，使每个数据点都在相同的范围。

ML_Alg_KNN.gif代码实现：from sklearn import datasetsfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier#digit dataset from sklearndigits = datasets.load_digits()#create the KNeighborsClassifierclf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=6)#set training setx, y = digits.data[:-1], digits.target[:-1]#train modelclf.fit(x, y)#predicty_pred = clf.predict([digits.data[-1]])y_true = digits.target[-1]print(y_pred)print(y_true)执⾏结果：C:\Anaconda3\python.exe "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2019.1.1\helpers\pydev\pydevconsole.py" --mode=client --port=49329import sys; print('Python %s on %s' % (sys.version, sys.platform))sys.path.extend(['C:\\app\\PycharmProjects', 'C:/app/PycharmProjects'])Python 3.7.6 (default, Jan 8 2020, 20:23:39) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]Type 'copyright', 'credits'or'license'for more informationIPython 7.12.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?'for help.PyDev console: using IPython 7.12.0Python 3.7.6 (default, Jan 8 2020, 20:23:39) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32runfile('C:/app/PycharmProjects/ArtificialIntelligence/test.py', wdir='C:/app/PycharmProjects/ArtificialIntelligence')[8]8延伸：KNN 的⼀个缺点是依赖于整个训练数据集，学习向量量化（Learning Vector Quantization，LVQ)是⼀种监督学习的⼈神经⽹络算法，允许你选择训练实例。

Python实现KD-Tree最近邻算法这⾥将写了⼀个KDTree类，仅实现了最近邻，K近邻之后若有时间再更新：from collections import namedtuplefrom operator import itemgetterfrom pprint import pformatimport numpy as npclass Node(namedtuple('Node', 'location left_child right_child')):def __repr__(self):return pformat(tuple(self))class KDTree():def __init__(self, points):self.tree = self._make_kdtree(points)if len(points) > 0:self.k = len(points[0])else:self.k = Nonedef _make_kdtree(self, points, depth=0):if not points:return Nonek = len(points[0])axis = depth % kpoints.sort(key=itemgetter(axis))median = len(points) // 2return Node(location=points[median],left_child=self._make_kdtree(points[:median], depth + 1),right_child=self._make_kdtree(points[median + 1:], depth + 1))def find_nearest(self,point,root=None,axis=0,dist_func=lambda x, y: np.linalg.norm(x - y)):if root is None:root = self.treeself._best = None# 若不是叶节点，则继续向下⾛if root.left_child or root.right_child:new_axis = (axis + 1) % self.kif point[axis] < root.location[axis] and root.left_child:self.find_nearest(point, root.left_child, new_axis)elif root.right_child:self.find_nearest(point, root.right_child, new_axis)# 回溯：尝试更新 bestdist = dist_func(root.location, point)if self._best is None or dist < self._best[0]:self._best = (dist, root.location)# 若超球与另⼀边超矩形相交if abs(point[axis] - root.location[axis]) < self._best[0]:new_axis = (axis + 1) % self.kif root.left_child and point[axis] >= root.location[axis]:self.find_nearest(point, root.left_child, new_axis)elif root.right_child and point[axis] < root.location[axis]:self.find_nearest(point, root.right_child, new_axis)return self._best测试：point_list = [(2, 3, 3), (5, 4, 4), (9, 6, 7), (4, 7, 7), (8, 1, 1), (7, 2, 2)]kdtree = KDTree(point_list)point = np.array([5, 5, 5])print(kdtree.find_nearest(point))输出：(1.4142135623730951, (5, 4, 4))与 Scikit-Learn 性能对⽐（上是我的实现，下是 Scikit-Learn 的实现）：可以看到仅相差 1 毫秒，所以性能说得过去。

k近邻算法python代码实现,不使用sklearn库-回复k近邻算法是一种常用的分类和回归算法，其原理简单易懂，实现也相对简单。

本文将使用Python编写一个k近邻算法的实现，不使用sklearn 库，并以此为主题进行详细解析。

1. 什么是k近邻算法？k近邻算法是一种基于实例的学习算法，主要用于分类和回归任务。

它的基本原理是：如果一个样本在特征空间中的k个最近邻中的大多数属于某个类别，则该样本也属于该类别。

k近邻算法的核心思想是通过计算特征空间中样本之间的距离，找出最近的k个样本，然后根据这k个样本的标签进行分类或回归。

2. 实现思路为了实现k近邻算法，我们需要定义以下几个函数：- 计算样本之间的距离- 找出最近的k个样本- 根据最近的k个样本进行分类或回归接下来我们将一步步实现这些函数。

3. 计算样本之间的距离我们可以使用欧氏距离或曼哈顿距离来计算样本之间的距离。

这里我们选择欧氏距离。

首先，我们需要定义一个计算欧氏距离的函数。

pythonimport mathdef euclidean_distance(x1, x2):distance = 0for i in range(len(x1)):distance += math.pow((x1[i] - x2[i]), 2)return math.sqrt(distance)在这个函数中，我们使用了math库中的pow函数来计算距离的平方，然后再求平方根。

循环遍历每一个特征，计算差值的平方，并累加到distance变量中。

4. 找出最近的k个样本接下来，我们需要找出样本集中与目标样本最接近的k个样本。

pythondef get_neighbors(train_set, target, k):distances = []for train_sample in train_set:distance = euclidean_distance(target, train_sample)distances.append((train_sample, distance))distances.sort(key=lambda x: x[1])neighbors = []for i in range(k):neighbors.append(distances[i][0])return neighbors这段代码中，我们首先遍历整个训练集，计算目标样本与训练样本之间的距离，并将结果保存在一个列表中。

K最近邻算法（KNN）---sklearn+python实现⽅式k-近邻算法概述简单地说，k近邻算法采⽤测量不同特征值之间的距离⽅法进⾏分类。

k-近邻算法优点：精度⾼、对异常值不敏感、⽆数据输⼊假定。

缺点：计算复杂度⾼、空间复杂度⾼。

适⽤数据范围：数值型和标称型。

k-近邻算法（kNN)，它的⼯作原理是：存在⼀个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每⼀数据与所属分类的对应关系。

输⼊没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进⾏⽐较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。

⼀般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不⼤于20的整数。

最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。

k近邻算法的⼀般流程收集数据：可以使⽤任何⽅法。

准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式。

分析数据：可以使⽤任何⽅法。

训练算法：此步骤不适⽤于k近邻算法。

测试算法：计算错误率。

使⽤算法：⾸先需要输⼊样本数据和结构化的输出结果，然后运⾏k近邻算法判定输⼊数据分别属于哪个分类，最后应⽤对计算出的分类执⾏后续的处理。

下⾯将经过编码来了解KNN算法：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasetsplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #⽤来正常显⽰中⽂标签#准备数据集iris=datasets.load_iris()X=iris.dataprint('X:\n',X)Y=iris.targetprint('Y:\n',Y)#处理⼆分类问题，所以只针对Y=0,1的⾏，然后从这些⾏中取X的前两列x=X[Y<2,:2]print(x.shape)print('x:\n',x)y=Y[Y<2]print('y:\n',y)#target=0的点标红，target=1的点标蓝,点的横坐标为data的第⼀列，点的纵坐标为data的第⼆列plt.scatter(x[y==0,0],x[y==0,1],color='red')plt.scatter(x[y==1,0],x[y==1,1],color='green')plt.scatter(5.6,3.2,color='blue')x_1=np.array([5.6,3.2])plt.title('红⾊点标签为0,绿⾊点标签为1，待预测的点为蓝⾊')如图所⽰，我们要对图中蓝⾊的点进⾏预测，从⽽判断他属于哪⼀类，我们使⽤欧⽒距离公式，计算两个向量点之间的距离.计算完所有点之间的距离后，可以对数据按照从⼩到⼤的次序排序。

k近邻算法pythonk近邻算法主要通过计算训练数据集中每个样本与待分类样本之间的距离，并选取距离最近的k个样本来确定待分类样本的类别。

对于分类问题，可以采用投票法来确定待分类样本所属类别，即将k个最近邻样本中出现次数最多的类别作为待分类样本的类别。

对于回归问题，可以采用平均值法来确定待预测样本的值，即将k个最近邻样本的值求平均。

首先，我们需要导入必要的库，包括NumPy和SciPy。

import numpy as npfrom scipy.spatial.distance import cdist```然后，我们定义一个k近邻算法的类KNNClassifier。

class KNNClassifier:def __init__(self, k):"""初始化KNN分类器"""self.k = kdef fit(self, X, y):"""训练KNN分类器"""self.X = Xself.y = ydef predict(self, X):"""预测类别"""distances = cdist(X, self.X) # 计算样本间的距离sorted_indices = np.argsort(distances, axis=1)[:, :self.k] # 对距离排序，取最近的k个样本y_pred = np.array([np.argmax(np.bincount(self.y[indices])) for indices in sorted_indices]) # 投票得到预测类别return y_pred```在fit方法中，我们将训练数据集X和对应的类别y保存下来，以备后续预测使用。

在predict方法中，我们先计算待预测样本与所有训练样本之间的距离，然后根据距离排序，取最近的k个样本，最后使用投票法来确定预测类别。

k近邻（k-nearest neighbors, KNN）算法不仅可以用于分类问题，还可以用于回归问题。

在KNN回归中，我们使用数据集中的k个最邻近样本的输出值的平均值（或加权平均值）来预测新样本的输出值。

下面是KNN算法在回归问题中的基本步骤：1. **计算距离**：对于给定的测试样本，计算它与训练集中所有样本的距离，通常使用欧氏距离或曼哈顿距离等。

2. **找到最近的k个样本**：根据计算出的距离，找到训练集中与测试样本距离最近的k个样本。

3. **计算输出值**：对于分类问题，可以通过取这k个样本中出现最多的类别作为预测结果；而对于回归问题，将这k个样本的输出值取平均（或加权平均）作为预测结果。

4. **预测**：将计算得到的平均值作为测试样本的预测输出值。

KNN回归的主要优点之一是它的简单性和直观性。

然而，与KNN分类算法一样，KNN回归也有一些缺点，比如对于特征空间中的局部结构敏感，同时需要考虑合适的k值以避免过拟合或欠拟合的问题。

当使用KNN算法进行回归问题时，可以按照以下详细步骤进行：1. **选择k的值**：首先需要选择合适的k值。

较小的k值会导致预测结果对噪声更敏感，而较大的k值可能会导致平滑效果过强。

通常可以通过交叉验证或其他优化方法来选择最佳的k值。

2. **计算距离**：对于给定的测试样本，计算它与训练集中所有样本之间的距离。

常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。

距离计算可以根据特定问题和数据集的特点进行选择。

3. **找到最近的k个样本**：根据计算出的距离，找到训练集中与测试样本距离最近的k个样本。

可以使用排序算法（如快速排序）来找到最近的k个样本。

4. **计算输出值**：对于回归问题，可以采用平均值（简单平均或加权平均）作为预测结果。

将k个最近邻样本的输出值相加，然后除以k得到平均值。

如果希望在计算平均值时给予更近邻样本更高的权重，可以使用加权平均。

python kneighborsregressor参数================Python是一种强大的编程语言，它被广泛用于数据科学、机器学习、人工智能等领域。

KNeighborsRegressor是Python中的一个重要库，用于实现k近邻回归算法。

在机器学习中，k近邻回归是一种基于实例的学习算法，通过创建决策边界来最小化错误率。

该算法常用于分类和回归问题。

本文将详细介绍KNeighborsRegressor的参数，帮助您更好地理解和使用该算法。

---------------KNeighborsRegressor是sklearn库中的一个类，它实现了k近邻回归算法。

该算法通过将数据集划分为k个不同的邻居区域，并使用这些区域中的样本来预测新的样本点。

在k近邻回归中，预测是通过计算每个邻居的加权距离来实现的。

KNeighborsRegressor还提供了许多参数，用于调整算法的行为和性能。

二、常用参数介绍--------### 1. n_neighborsn_neighbors参数指定了用于预测的邻居的数量。

较大的n_neighbors值将导致算法更倾向于使用更多的历史数据，从而提高预测精度。

然而，过大的n_neighbors值可能会导致算法变得过于复杂，从而影响性能。

### 2. metricmetric参数用于指定用于计算距离的度量标准。

常用的度量标准包括欧几里得距离、曼哈顿距离等。

不同的度量标准可能会对算法的性能产生影响，因此选择适当的度量标准至关重要。

### 3. weightsweights参数指定了如何对邻居进行加权。

常用的权重包括平均值、众数等。

不同的权重可能会导致算法的行为有所不同，因此需要根据具体问题选择适当的权重。

### 4. algorithmalgorithm参数指定了用于搜索邻居的算法。

常用的算法包括ball_tree和kd_tree等。

不同的算法可能会对性能产生影响，因此需要根据具体硬件和数据集选择适当的算法。

k 最近邻(knn)算法可用于分类问题和回归问题
K最近邻(K-最近邻)算法是一种基于距离度量的机器学习算法,常用于分类问题和回归问题。

该算法的基本思想是将输入特征映射到类别或回归标签。

在分类问题中,K最近邻算法将输入特征映射到K个最近邻的类别,即对于每个输入特征,选择距离该特征最近的类别作为它的输出结果。

该算法通常用于卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等深度学习模型中,可以用于分类、聚类和序列生成等任务。

在回归问题中,K最近邻算法将输入特征映射到K个最近的回归结果,即对于每个输入特征,选择距离该特征最近的回归结果作为它的输出结果。

该算法通常用于预测连续值预测、时间序列预测和回归分析等任务。

K最近邻算法不仅可以用于分类问题,还可以用于回归问题。

在分类问题中,该算法通常需要大量的训练样本来训练模型,而在回归问题中,由于每个预测值都是对输入数据的加权和,因此可以使用K最近邻算法来快速预测模型。

此外,K 最近邻算法还可以通过添加正则化项来减少过拟合现象。

K最近邻算法是一种简单而有效的机器学习算法,可以用于分类问题和回归问题。

在实际应用中,该算法可以与其他机器学习算法和深度学习模型相结合,以提高模型的准确性和鲁棒性。

python kneighborsregressor参数摘要：1.介绍k近邻回归器（kNeighborsRegressor）2.解释k近邻回归器的参数3.总结k近邻回归器参数的重要性正文：k近邻回归器（kNeighborsRegressor）是Python中Scikit-learn库中的一个分类和回归模型。

该模型根据输入特征向量与训练集中最相似的k个邻居的输出值进行加权平均，从而预测新数据的输出值。

在Python中使用k近邻回归器时，需要为其提供一些参数以调整模型的性能。

以下是k近邻回归器的主要参数及其解释：1.n_neighbors：表示邻居的数量，即在预测过程中考虑的最近邻的个数。

选择一个合适的k值对于提高模型的预测性能至关重要。

较小的k值可能导致欠拟合，而较大的k值可能导致过拟合。

2.weights：表示邻居预测值的权重。

默认情况下，所有邻居的预测值具有相同的权重。

使用不同的权重可以使模型更关注某些邻居的预测值，从而提高预测性能。

3.algorithm：表示用于搜索邻居的算法。

可选的算法有‘auto’（默认值，根据数据类型自动选择）、‘ball_tree’和‘kd_tree’。

选择合适的算法可以提高搜索邻居的速度。

4.leaf_size：表示决策树的最大叶子节点数。

较大的叶子节点数可以提高模型的预测性能，但可能导致计算复杂度的增加。

5.p：表示最近邻搜索中的松弛参数。

较大的p值会使模型对邻居的距离更加敏感，从而提高预测性能。

6.metric：表示用于计算邻居之间距离的度量方法。

可选的度量方法有‘minkowski’（默认值，使用Minkowski距离）、‘euclidean’、‘manhattan’和‘cosine’等。

选择合适的度量方法可以提高模型的预测性能。

7.verbose：表示模型的输出级别。

设置为1或2可以输出有关模型训练过程的信息，有助于分析和优化模型。

8.warm_start：表示是否在每次迭代时更新最近邻列表。