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机器学习实战之knn算法pandas
站长资源 2026/4/12 佚名
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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。

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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