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机器学习实战之knn算法pandas，供大家参考，具体内容如下
开始学习机器学习实战这本书，打算看完了再回头看 周志华的 机器学习。机器学习实战的代码都是用numpy写的，有些麻烦，所以考虑用pandas来实现代码，也能回顾之前学的 用python进行数据分析。感觉目前章节的测试方法太渣，留着以后学了更多再回头写。
# coding: gbk import pandas as pd import numpy as np def getdata(path): data = pd.read_csv(path, header=None, sep='\t') character = data.iloc[:, :-1] label = data.iloc[:, -1] chara_max = character.max() chara_min = character.min() chara_range = chara_max - chara_min normal_chara = (character - chara_min) / chara_range return normal_chara, label # 获得归一化特征值和标记 def knn(inX, normal_chara, label, k): data_sub = normal_chara - inX data_square = data_sub.applymap(np.square) data_sum = data_square.sum(axis=1) data_sqrt = data_sum.map(np.sqrt) dis_sort = data_sqrt.argsort() k_label = label[dis_sort[:k]] label_sort = k_label.value_counts() res_label = label_sort.index[0] return res_label # knn算法分类
小编为大家分享一段代码：机器学习--KNN基本实现
# _*_ coding _*_
import numpy as np
import math
import operator
def get_data(dataset):
x = dataset[:,:-1].astype(np.float)
y = dataset[:,-1]
return x,y
# def cal_dis(a,b):
# x1,y1 = a[:]
# x2,y2 = b[:]
# dist = math.sqrt(math.pow(2,x2)-math.pow(2,x1))
def knnclassifer(dataset,predict,k=3):
x,y = get_data(dataset)
dic = {}
distince = np.sum((predict-x)**2,axis=1)**0.5
sorted_dict = np.argsort(distince)#[2 1 0 3 4]
countLabel = {}
for i in range(k):
label = y[sorted_dict[i]]
# print(i,sorted_dict[i],label)
countLabel[label] = countLabel.get(label,0)+1
new_dic = sorted(countLabel,key=operator.itemgetter(0),reverse=True)
return new_dic[0][0]
if __name__ == '__main__':
dataset = np.loadtxt("dataset.txt",dtype=np.str,delimiter=",")
predict = [2,2]
label = knnclassifer(dataset,predict,3)
print(label)
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
标签：
机器学习,knn,pandas
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？