实践之K近邻算法实现红酒聚类
创始人
2024-12-27 00:35:19
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前言
K近邻算法是一种用于分类和回归的非参数统计方法，通过计算样本与训练样本的距离，找出最接近的k个样本进行投票来确定分类结果。算法的基本要素包括K值、距离度量和分类决策规则。 K值决定了邻居的影响程度，距离度量反映了样本间的相似度，而分类决策规则通常是多数表决或基于距离加权的多数表决。
分类问题
预测算法（分类）的流程包括以下步骤：首先在训练样本集中找出距离待测样本x_test最近的k个样本，并保存至集合N中；然后统计集合N中每一类样本的个数𝐶𝑖，最终的分类结果为argmax𝐶𝑖（最大的对应的𝐶𝑖）那个类。在实现过程中，k的取值尤为重要，它可以根据问题和数据特点来确定。此外，可以考虑样本的权重，即每个样本有不同的投票权重，这种方法称为带权重的k近邻算法，是一种变种的k近邻算法。
2.3 距离的定义
总结
MindSpore实现了KNN算法，用于在wine数据集上解决3分类问题。该算法能有效地根据酒的13种属性判断出酒的品种。
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