KNeighborsClassifierの使い方(sklearn) k-近傍法



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if

import

in

input

lambda

len

list

min/max

OrderedDict

open/close

os

pickle

print

range

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read/readline

round/floor/ceil

split

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time

while

write

zip

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 ・__name__

 ・__iter__ , __next__

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四則演算 (+ , - , * , /)

コメントアウト (# , ''')

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array

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dot

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savetxt/loadtxt

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公開日:2020/5/14         

■説明
k-Nearest Neighbors(k-近傍法)によるクラスタリングを実施します。
scikit-learn等の各種ライブラリのインストールはこちら

■具体例

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([[5,10],[8,10],[6,10],[7,30],[6,15],[9,20]])  # 元データ
y = np.array([0,1,0,1,0,1])   # 元データの属性
z = np.array([7,15])   # 対象データ
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3).fit(x,y)  # k-近傍法実施

print(neigh.predict([z]))   # 結果表示

 # 0


属性は0となることが解りました。散布図で表現すると以下となります。

plt.scatter(x[:,0], x[:,1], c=y)  # 散布図描画
plt.scatter(z[0], z[1], c="red" , s=100, marker='*')
plt.show()




<関数説明>
 ・ n_neighbors:比較するデータの数。多数決で決めるので奇数を設定するのが良い









サブチャンネルあります。⇒ 何かのお役に立てればと

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 ・__name__

 ・__iter__ , __next__

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