KNN算法与Sklearn库的应用：助力机器学习实战

后端

2023-10-26 12:19:26

踏上机器学习之旅：探索 KNN 算法和手写数字识别

序言

踏入机器学习领域，手写数字识别和 KNN 算法通常是初学者的敲门砖。在本文中，我们将深入探讨 KNN 算法的原理，并使用 Sklearn 库实现它，帮助你开启机器学习实战之旅。

KNN 算法：原理

KNN，全称 K-最近邻，是一种简单有效的分类算法，广泛用于模式识别、数据挖掘等领域。其核心思想是：如果一个样本在特征空间中的 k 个最近邻中，多数属于某一类别，那么该样本也归于该类别。

KNN 算法步骤

数据预处理： 清理和归一化数据，确保其质量和一致性。
选择 k 值： k 值是 KNN 算法的关键参数，决定了每个样本的最近邻数量。通常通过交叉验证确定 k 值。
计算距离： 使用欧几里得距离或曼哈顿距离等度量方法，计算每个样本与其他所有样本之间的距离。
查找最近邻： 根据计算出的距离，为每个样本找到其 k 个最近邻。
预测类别： 使用多数投票法，根据 k 个最近邻的类别来对样本进行分类。

Sklearn 库实现 KNN 算法

Python 中的 Sklearn 库提供了一个 KNeighborsClassifier 类，用于实现 KNN 算法。

代码示例

import sklearn
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载鸢尾花数据集
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建 KNN 分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 训练 KNN 分类器
knn.fit(X_train, y_train)

# 评估 KNN 分类器
score = knn.score(X_test, y_test)
print('KNN 分类器的准确率为：', score)