python分类算法_python数据挖掘中的分类算法有哪些？

一直以来，对于机器学习领域，Python都是人们津津乐道的话题，大家知道我们在用python学习机器技术时候，用到的方法内容和一般情况下的是一样的吗？想必，了解过的小伙伴一定是知道有哪些的，不知道的小伙伴也不必担心，如果刚好你正在学习机器技术，那就来看下以下内容，对大家一定有帮助哦~

一、KNN算法

二、算法过程

1.读取数据集

2.处理数据集数据清洗，采用留出法hold-out拆分数据集：训练集、测试集

三、实现KNN算法类：

1）遍历训练数据集，离差平方和计算各点之间的距离

2）对各点的距离数组进行排序，根据输入的k值取对应的k个点

3）k个点中，统计每个点出现的次数，权重为距离的导数，得到最大的值，该值的索引就是我们计算出的判定类别

四、kNN的python实现import numpy as np

#一个最简单的KNN

class KNN():

def __init__(self):

self.model = {}#存储各个类别的训练样本的特征，key为类别标签，value是一个list，元素为样本的特征向量

self.training_sample_num = {}#存储训练数据中，各个类别的数量

#训练模型，输入是标签列表，和对应的输入数据列表

def fit(self, X, Y):

for i in range(len(Y)):

#将训练数据按照类别分组

if Y[i] in self.model:

self.model[Y[i]].append(X[i])

else:

self.model[Y[i]] = [X[i]]

#各个类别的样本总数

self.training_sample_num[Y[i]] = self.training_sample_num.get(Y[i], 0) + 1

#预测/判断一个样本的类别。这里模仿sklearn的风格，允许输入单个样本，也允许输入多个样本

好啦，这就是关于分类算法的使用了，如果大家对机器学习非常感兴趣的话，就可以好好学习关于这些内容了哦~

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