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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行分類預(yù)測。在實現(xiàn)KNN算法時，可以使用PyTorch來進行計算和操作。
下面是使用PyTorch實現(xiàn)KNN算法的一般步驟：
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準備數(shù)據(jù)集：首先，需要準備訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，包括樣本特征和對應(yīng)的標簽。
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計算距離：對于每個待預(yù)測的樣本，計算它與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中每個樣本的距離。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：將計算得到的距離按照從小到大的順序進行排序，并選擇距離最近的K個樣本。
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投票或平均：對于分類問題，選擇K個樣本中出現(xiàn)最多的類別作為預(yù)測結(jié)果；對于回歸問題，選擇K個樣本的標簽的平均值作為預(yù)測結(jié)果。