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Python 实现 KNN(K-近邻)算法

Python 实现 KNN(K-近邻)算法 一、概述 KNN(K-最近邻)算法是相对比较简单的机器学习算法之一,它主要用于对事物进行分类。用比较官方的话来说就是:给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例, 这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。为了更好地理解,通过一个简单的例子说明。 我们有一组自拟的关于电影中镜头的数据: 那么问题来了,如果有一部电影X,它的打戏为 3,吻戏为 2。那么这部电影应该属于哪一类? 我们把所有数据通过图表显示出来(圆点代表的是自拟的数据,也称训练集;三角形代表的是X电影的数据,称为测试数据): 计算测试数据到训练数据之间的距离,假设k为 3,那么我们就找到距离中最小的三个点,假如 3个点中有 2个属于动作片,1个属于爱情片,那么把该电影X分类为动作片。这种通过计算距离总结 k个最邻近的类,按照”少数服从多数“原则分类的算法就为KNN(K-近邻)算法。 二、算法介绍 还是以上面的数据为例,打戏数为x,吻戏数为y,通过欧式距离公式计算测试数...

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python算法之冒泡排序 python之冒泡排序 概念: 重复地走访过要排序的元素列,依次比较两个相邻的元素,如果他们的顺序(如从大到小、首字母从A到Z)错误就把他们交换过来。走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换,也就是说该元素已经排序完成 这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端(升序或降序排列),就如同碳酸饮料中二氧化碳的气泡最终会上浮到顶端一样,故名“冒泡排序”。 算法原理 冒泡排序算法的原理如下: 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。 对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点,最后的元素应该会是最大的数。 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。 算法分析 时间复杂度 若文件的初始状态是正序的,一趟扫描即可完成排序。所需的关键字比较次数 和记录移动次数均达到最小值:,。 所以,冒泡排序最好的时间复杂度为。 冒泡排序的最坏时间复杂度为 代码实现 伪代码 function bubble_sort (array, leng...

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