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【Pytroch】基于K鄰近算法的數(shù)據(jù)分類預(yù)測（Excel可直接替換數(shù)據(jù)）
- 1.模型原理
- 2.數(shù)學(xué)公式
- 3.文件結(jié)構(gòu)
- 4.Excel數(shù)據(jù)
- 5.下載地址
- 6.完整代碼
- 7.運(yùn)行結(jié)果
1.模型原理
K最近鄰（K-Nearest Neighbors，簡稱KNN）是一種簡單但常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用于分類和回歸問題。它的核心思想是基于已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過測量樣本之間的距離來進(jìn)行分類預(yù)測。在實(shí)現(xiàn)KNN算法時(shí)，可以使用PyTorch來進(jìn)行計(jì)算和操作。
下面是使用PyTorch實(shí)現(xiàn)KNN算法的一般步驟：
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準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集：首先，需要準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，包括樣本特征和對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽。
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計(jì)算距離：對(duì)于每個(gè)待預(yù)測的樣本，計(jì)算它與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中每個(gè)樣本的距離。常見的距離度量包括歐氏距離、曼哈頓距離等。
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排序與選擇：將計(jì)算得到的距離按照從小到大的順序進(jìn)行排序，并選擇距離最近的K個(gè)樣本。
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投票或平均：對(duì)于分類問題，選擇K個(gè)樣本中出現(xiàn)最多的類別作為預(yù)測結(jié)果；對(duì)于回歸問題，選擇K個(gè)樣本的標(biāo)簽的平均值作為預(yù)測結(jié)果。