如何用python實現(xiàn)knn算法

1. 數(shù)據(jù)分類：離散型標簽 2. 數(shù)據(jù)回歸：連續(xù)型標簽 近鄰算法的準則是：尋找接近新數(shù)據(jù)點的訓練樣本的數(shù)目，根據(jù)訓練樣本的信息來預測新數(shù)據(jù)點的某些信息。

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自定義模塊kNN.py中定義了一個函數(shù)classify0,但主程序調用時總提示'module' ha

蛋疼的公司網絡，看不到圖片。 首先確認下是否import成功了 比如你 import kNN那你調用的時候要寫 kNN.classify0不然就寫 from kNN import *然后就可以直接調用了 （默認你放在同個目錄下）

新手學習PYTHON中KNN算法的手寫識別出現(xiàn)問題 求助

參考了其他博主的代碼 想試著運行 然后去理解。結果一直報錯，希望大神幫幫忙。

import numpy as np

import os

import kNN

def img2vector(filename):

"""函數(shù)將以文本格式出現(xiàn)的32*32的0-1圖片，轉變成一維特征數(shù)組，返回一維數(shù)組

Keyword argument:

filename -- 文本格式的圖片文件

"""

imgvect = np.zeros((1, 1024))

fr = open(filename)

for i in range(32):

linestr = fr.readline()

for j in range(32):

imgvect[0, 32*i + j] = int(linestr[j])

return imgvect

def handwriteClassfiy(testfile, trainfile, k):

"""函數(shù)將trainfile中的文本圖片轉換成樣本特征集和樣本類型集，用testfile中的測試樣本測試，無返回值

Keyword argument:

testfile -- 測試圖片目錄

trainfile -- 樣本圖片目錄

"""

trainFileList = os.listdir(trainfile)

trainFileSize = len(trainFileList)

labels = []

trainDataSet = np.zeros((trainFileSize, 1024))

for i in range(trainFileSize):

filenameStr = trainFileList[i]

digitnameStr = filenameStr.split('.')[0]

digitLabels = digitnameStr.split('_')[0]

labels.append(digitLabels)

trainDataSet[i, :] = img2vector(trainfile + '/' + filenameStr)

testFileList = os.listdir(testfile)

testNumber = len(testFileList)

errorcount = 0.0

for testname in testFileList:

testdigit = img2vector(testfile + '/' + testname)

classifyresult = kNN.classfiy(testdigit, trainDataSet, labels, k)

testStr = testname.split('.')[0]

testDigitLabel = testStr.split('_')[0]

if classifyresult != testDigitLabel:

errorcount += 1.0

#print('this test real digit is：%s, and the result is: %s' % (testDigitLabel, classifyresult))

print('k = %d, errorRatio is: %f' % (k, errorcount/float(testNumber)))

return

if __name__ == '__main__':

filename = 'C:/Users/lx/Desktop/MachineLearning-master/kNN/use Python and NumPy/testDigits/0_1.txt'

traindir= 'C:/Users/lx/Desktop/MachineLearning-master/kNN/use Python and NumPy/trainingDigits'

testdir = 'C:/Users/lx/Desktop/MachineLearning-master/kNN/use Python and NumPy/testDigits'

handwriteClassfiy(testdir, traindir, 3)

錯誤提示Traceback (most recent call last):

File "kNN.py", line 56, in module

handwriteClassfiy(testdir, traindir, 3)

File "kNN.py", line 43, in handwriteClassfiy

classifyresult = kNN.classfiy(testdigit, trainDataSet, labels, k)

AttributeError: module 'kNN' has no attribute 'classfiy'

你這個文件是不是就叫 kNN.py ？如果是的話那你這個里面根本就沒有 classfiy 這個屬性，當然會報錯。

另外，import kNN 是 import 自己？

python 提示res is not defined

應該是哪里格式不對，它提示的不一定是錯誤所在地方。

注釋函數(shù)knn，運行函數(shù)distance查錯

沒有問題就接著運行下面的，逐一調試

如何以Python代碼實例展示kNN算法的實際運用

給樣本數(shù)據(jù)集T={2,4,10,12,3,20,22,21,11,24} t={18},K=4 1. N={2,4,10,12},d1=16,d2=14,d3=8,d4=6 2.d={3},比較,N={4,10,12,3},d1=14,d2=8,d3=6,d4=15 3.d={20},比較,N={4,10,12,20},d1=14,d2=8,d3=6,d4=2 4.d={22},比較,N={10,12,20,22},