怎么在python中使用sklearn实现一个资讯分类算法 - 行业资讯

　　介绍

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实现步骤:通过选取与该点距离最近的k个样本,在这k个样本中哪一个类别的数量多,就把k归为哪一类。

注意

<李>

该算法需要保存训练集的观察值,以此判定待分类数据属于哪一类

<李>

k需要进行自定义,一般选取k<30

<李>

距离一般用欧氏距离,即, 怎么在python中使用sklearn实现一个资讯分类算法”> </李> </ul> <强>通过sklearn对数据使用资讯算法进行分类 </强> 代码如下: <pre类= # #,导入鸢尾花数据集　　时间=iris datasets.load_iris () 　　时间=data iris.data [:,: 2] 　　target =iris.target 　　　　# #,区分训练集和测试集,75%的训练集和25%的测试集　　train_data, test_data =, train_test_split (np.c_[数据,目标]) 　　# #,训练并预测,其中选取k=15 　　时间=clf neighbors.KNeighborsClassifier(15日,& # 39;距离# 39;) 　　clf.fit (train_data (:,: 2), train_data[2]:也) 　　时间=Z clf.predict (test_data [:,: 2]) 　　print & # 39;准确率:& # 39;,,clf.score (test_data (:,: 2), test_data[2]:也) 　　　　时间=colormap dict (zip (np.unique(目标),sns.color_palette () [3])) 　　plt.scatter (train_data (:,, 0), train_data:,, 1,, edgecolors=[colormap [x], for x 拷贝train_data [:,, 2]], c=& # 39; & # 39;,,=80,,标签=& # 39;all_data& # 39;) 　　plt.scatter (test_data (:,, 0), test_data:,, 1,,标志=& # 39;^ & # 39;,,颜色=[colormap [x], for x 拷贝Z],,=20,,标签=& # 39;test_data& # 39;) 　　普特传奇（）　　plt.show ()

结果如下:

怎么在python中使用sklearn实现一个资讯分类算法

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