KNN 알고리즘 분류 영화 유형
분류 기준: 영화 에서 의 싸움 장면 과 키스 장면 의 횟수 를 통계 한다.
'''
KNN :
1.
2. ( )
3. K
4. K
5.
,
KNN k ,
'''
KNN :
1.
2. ( )
3. K
4. K
5.
,
KNN k ,
'''
import numpy as np
#
def creatDataSet():
#
group = np.array([[3,10,23,114],
[2,5,23,160],
[1,9,8,154],
[101,10,12,11],
[99,5,7,8,],
[98,2,10,5],
[4,99,14,10],
[6,100,11,23],
[9,100,1,1],
[1,4,99,3],
[4,5,78,6],
[1,4,88,9]])
labels = [" "," "," "," "," "," "," "," "," "," "," "," "]
return group, labels
def classify(input, dataSet, labels, k):
#
dataSize = dataSet.shape[0]
print(dataSet.shape[0])
#
# nump.tile()
print(input)
kdiff = np.tile(input, (dataSize, 1)) - dataSet
sqdiff = kdiff**2
# ,
sqnumdiff = np.sum(sqdiff, axis=1)
dist = sqnumdiff**0.5
#
soreDistIndex = np.argsort(dist)
classCount = {}
for i in range(k):
print(soreDistIndex[i])
voteLabel = labels[soreDistIndex[i]]
print(voteLabel)
# K
classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel, 0) + 1
#
maxCount = 0
for key, value in classCount.items():
if value > maxCount:
maxCount = value
classes = key
return classes
if __name__ == "__main__":
dataSet, labels = creatDataSet()
#
input = np.array([9,90,500,4])
k = 3
output = classify(input, dataSet, labels, k)
print(" :", input, " :", output)
다음으로 전송:https://www.cnblogs.com/lcl15/p/8126349.html
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
다양한 언어의 JSONJSON은 Javascript 표기법을 사용하여 데이터 구조를 레이아웃하는 데이터 형식입니다. 그러나 Javascript가 코드에서 이러한 구조를 나타낼 수 있는 유일한 언어는 아닙니다. 저는 일반적으로 '객체'{}...
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
CC BY-SA 2.5, CC BY-SA 3.0 및 CC BY-SA 4.0에 따라 라이센스가 부여됩니다.