python knn代码详解_具体knn算法概念参考knn代码python实现

落日映苍穹つ 2022-10-31 13:46 206阅读 0赞

具体knn算法概念参考knn代码python实现

上面是参考《机器学习实战》的代码，和knn的思想python

\# \_\*\_ encoding=utf8 \_\*\_算法

import numpy as np

import tensorflow as tf

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input\_data机器学习

\# 导入手写体识别的数据

mnist = input\_data.read\_data\_sets("../data", one\_hot=True)post

\# 训练集和测试集

X\_train, Y\_train = mnist.train.next\_batch(5000) \# 数据和labels

X\_test, Y\_test = mnist.test.next\_batch(100)学习

\# 定义输入

x\_train = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,784))

x\_test = tf.placeholder(tf.float32, shape=(784))测试

\# L1距离也就是城市街区距离 |x1-x2|+|y1-y2|

distance = tf.reduce\_sum(tf.abs(www.leyou1178.cn/   tf.add(x\_train,tf.negative(x\_test))),reduction\_indices = 1)blog

\# 返回最近的坐标，0纵轴 1横轴

pred = tf.arg\_min(distance, 0)索引

accuracy = 0input

\# 初始化

init = tf.global\_variables\_initializer()it

with tf.Session() as sess:

sess.run(init)

for i in range(len(X\_test)):

\# 获取当前样本的最近邻索引，当前样本和每个训练的样本找一个最近的l1距离，获得这个最小距离的下标

nn\_index = sess.run(pred, feed\_dict=\{x\_train:X\_train, x\_test: X\_test\[i, :\]\})

\# 由最邻近索引找到label,而后最邻近的label与真实标签比较 np.argmax找最大的下标

\# 由l1距离找到的最小值对应的坐标，经过该最坐标找到对应行label的最大值的下标，这个下标对应的就是数字的大小

print("预测次数", i, "预测标签:", np.argmax(Y\_train\[nn\_index\]),"真实标签:", np.argmax(Y\_test\[i\]))

\# 计算准确率

if np.argmax(Y\_www.xinghenyule.com train\[nn\_index\]) www.089188.cn/==www.tianzunyule178.com  np.argmax(Y\_test\[i\]):

accuracy += 1

print("Accuracy:", float(accuracy)/len(X\_test))

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