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  • python数据挖掘中的分类算法有哪些?

    一直以来,对于机器学习领域,Python都是人们津津乐道的话题,大家知道我们在用python学习机器技术时候,用到的方法内容和一般情况下的是一样的吗?想必,了解过的小伙伴一定是知道有哪些的,不知道的小伙伴也不必担心,如果刚好你正在学习机器技术,那就来看下以下内容,对大家一定有帮助哦~

    一、KNN算法

    二、算法过程

    1.读取数据集

    2.处理数据集数据 清洗,采用留出法hold-out拆分数据集:训练集、测试集

    三、实现KNN算法类:

    1)遍历训练数据集,离差平方和计算各点之间的距离

    2)对各点的距离数组进行排序,根据输入的k值取对应的k个点

    3)k个点中,统计每个点出现的次数,权重为距离的导数,得到最大的值,该值的索引就是我们计算出的判定类别

    四、kNN的python实现

    import numpy as np
     
    #一个最简单的KNN
    class KNN():
        
        def __init__(self):
            self.model = {}#存储各个类别的训练样本的特征,key为类别标签,value是一个list,元素为样本的特征向量
            self.training_sample_num = {}#存储训练数据中,各个类别的数量
        
        #训练模型,输入是标签列表,和对应的输入数据列表
        def fit(self, X, Y):
            for i in range(len(Y)):
                #将训练数据按照类别分组
                if Y[i] in self.model:
                    self.model[Y[i]].append(X[i])
                else:
                    self.model[Y[i]] = [X[i]]
                #各个类别的样本总数
                self.training_sample_num[Y[i]] = self.training_sample_num.get(Y[i], 0) + 1
        
    #预测/判断一个样本的类别。这里模仿sklearn的风格,允许输入单个样本,也允许输入多个样本

    好啦,这就是关于分类算法的使用了,如果大家对机器学习非常感兴趣的话,就可以好好学习关于这些内容了哦~

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