kNN算法python实现

knn(k-Nearest Neighbor Classification)算法示例
又称k-近邻分类算法，是一种非参数模型，参数模型(逻辑回归，线性回归)
它的思想是：一个样本在特征空间中，总会有k个最相似(即特征空间中最邻近）的样本。其中，大多数样本属于某一类别，即该样本也属于这个类别。
分类-有监督学习
聚类-无监督学习
算法流程
(1)计算已知类别数据集中的点与当前点的距离
(2)按照距离递增次序排序
(3)选取与当前距离最小的k个点
(4)确定前k个点所在类别对应的出现频率
(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
算法实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.colors import ListedColormapfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.datasets import load_iris# 加载数据iris = load_iris()# 方便画图，只采用两个特征X = iris.data[:, :2]
y = iris.target
print(iris.DESCR)
print(iris.feature_names)
cmap_light = ListedColormap(['#FFAAAA', '#AAFFAA', '#AAAAFF'])
cmap_bold = ListedColormap(['#FF0000', '#00FF00', '#0000FF'])# 初始化分类器对象clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=15, weights='uniform')
clf.fit(X, y)# 画出决策边界，用不同颜色表示x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02), np.arange(y_min, y_max, 0.02))
z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]).reshape(xx.shape)
plt.figure()# 绘制预测结果图plt.pcolormesh(xx,yy,z,cmap=cmap_light)# 补充训练数据点plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=cmap_bold)
plt.xlim(xx.min(),xx.max())
plt.ylim(yy.min(),yy.max())
plt.title("3-Class classification (k=15,weights='uniform')")
plt.show()

原文出处