【Pytroch】基于K邻近算法的数据分类预测(Excel可直接替换数据)
【Pytroch】基于K邻近算法的数据分类预测(Excel可直接替换数据)
- 1.模型原理
- 2.数学公式
- 3.文件结构
- 4.Excel数据
- 5.下载地址
- 6.完整代码
- 7.运行结果
1.模型原理
K最近邻(K-Nearest Neighbors,简称KNN)是一种简单但常用的机器学习算法,用于分类和回归问题。它的核心思想是基于已有的训练数据,通过测量样本之间的距离来进行分类预测。在实现KNN算法时,可以使用PyTorch来进行计算和操作。
下面是使用PyTorch实现KNN算法的一般步骤:
-
准备数据集:首先,需要准备训练数据集,包括样本特征和对应的标签。
-
计算距离:对于每个待预测的样本,计算它与训练数据集中每个样本的距离。常见的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
-
排序与选择:将计算得到的距离按照从小到大的顺序进行排序,并选择距离最近的K个样本。
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投票或平均:对于分类问题,选择K个样本中出现最多的类别作为预测结果;对于回归问题,选择K个样本的标签的平均值作为预测结果。
2.数学公式
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