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iris数据集knn算法分析,利用knn算法对iris数据集进行操作

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鸢尾又称鸢尾花数据套，是多元分析 数据套的一种 。2、一般平分；根据k值 ， 截取邻居中第一个k为(variinthis) ， knn 算法什么事？什么是knn 算法？这样我们就可以利用现有的数据来估计目标值c_x，其中权重与邻点和目标点的距离成反比 ， 比如重量和距离的关系，实际使用中可以自己定义，当使用KNN算法Dui数据进行填充时 ， 需要填充每个样品 。所以我们首先需要计算不同样本之间的距离 ， 这里我们可以使用sklearn.neighbors中的NearestNeighbors求解nbrs Neighbors(n _ Neighbors 。

1、K-近邻 算法KNNK值选择问题，李航博士的《统计学习方法》一书中说:近似误差(训练损失):估计误差(检验损失):在实际应用中，K值一般取一个比较小的值 ， 比如采用交叉验证法(简而言之，training 数据分为两组:训练 。比如数据分为四部分，其中一部分作为验证集 。然后在四次(组)测试之后，每次改变不同的验证集 。
【iris数据集knn算法分析,利用knn算法对iris数据集进行操作】
也就是交叉验证的40%折扣 。按照KNN的说法 ， 我们每次需要预测一个点的时候 ， 都需要计算训练数据 set中的每个点到这个点的距离 ， 然后选取最近的K个点进行投票 。当数据 set很大时，计算成本很高 。对于n个样本，其数据集为d个特征，其算法复杂度为O(DN2) 。在构造kd树时 ， 有两个关键问题:(1)应该选择向量的哪个维度进行划分？随机或按顺序选择某个维度 ， 但更好的方法应该是在-4中划分维度，(离散程度可以根据方差来衡量) 。

2、KNN 算法-理论篇-如何给电影进行分类KNN 算法的全称是kneestneighbor，中文是KNearestNeighbor 算法 。是一种基于距离的算法，简单有效 。KNN 算法可用于分类和回归问题 。如果我们统计一些电影数据，包括电影名称，打斗次数，接吻次数，电影类型如下:如你所见 ， 电影分为两类，分别是动作片和言情片 。如果现在有一部新电影A，它的打斗和接吻次数分别是80和7，怎么用KNN 算法 alignment分类？

KNN 算法基于距离 ， 其原理是:选择最接近数据的k个点进行分类，这k个点属于哪个分类，那么数据待分类属于哪个分类 。所以判断A属于哪一类电影，要从已知的电影样本中选取与A最接近的k个点 。比如我们从样本中选取三个点(即k为3)，那么最接近电影A的三个点分别是《功夫》、《黑客帝国》、《战狼》，都是动作片 。

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