Advertisement

glass-classify-ml-knn: 利用KNN算法准备玻璃分类的机器学习模型

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
glass-classify-ml-knn项目运用K近邻(KNN)算法开发用于玻璃样本分类的机器学习模型，旨在通过训练数据预测不同类型玻璃。 在该代码中，我们利用KNN算法创建了一个机器学习模型来根据玻璃的类型对其进行分类。为了优化模型性能，采用了网格搜索技术以确定最适合此问题的最佳邻居数（n_neighbours），并通过matplotlib.pyplot进行可视化展示。 数据集描述如下： - RI：折射率 - Na：钠含量（单位为相应氧化物重量百分比） - Mg：镁含量 - Al：铝含量 - Si：硅含量 - K：钾含量 - Ca：钙含量 - Ba：钡含量 - Fe：铁含量 类型： 1. 建筑用平板浮法玻璃（building_windows_float_processed） 2. 建筑非浮法加工窗户玻璃 3. 车辆用平板浮法玻璃 4. 车辆非浮法加工窗户玻璃（此数据库中没有数据） 5 - 未指定类型

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • glass-classify-ml-knn: 利用KNN算法准备玻璃分类的机器学习模型
    优质
    glass-classify-ml-knn项目运用K近邻(KNN)算法开发用于玻璃样本分类的机器学习模型，旨在通过训练数据预测不同类型玻璃。 在该代码中，我们利用KNN算法创建了一个机器学习模型来根据玻璃的类型对其进行分类。为了优化模型性能，采用了网格搜索技术以确定最适合此问题的最佳邻居数（n_neighbours），并通过matplotlib.pyplot进行可视化展示。 数据集描述如下： - RI：折射率 - Na：钠含量（单位为相应氧化物重量百分比） - Mg：镁含量 - Al：铝含量 - Si：硅含量 - K：钾含量 - Ca：钙含量 - Ba：钡含量 - Fe：铁含量 类型： 1. 建筑用平板浮法玻璃（building_windows_float_processed） 2. 建筑非浮法加工窗户玻璃 3. 车辆用平板浮法玻璃 4. 车辆非浮法加工窗户玻璃（此数据库中没有数据） 5 - 未指定类型
     
  • Glass Classification Dataset - 基于化学成分预测玻璃类型的玻璃分类数据集
    优质
    本数据集旨在通过玻璃的化学成分来预测其类型。包含多种元素含量的数据，适用于机器学习模型训练与评估。 该数据集包含136个玻璃样品的化学成分数据，包括折射率以及各种元素的百分比含量。目标是根据这些化学性质对不同类型的玻璃进行分类。 数据集详细信息如下： 行数：136 列数：10 特征： - **RI:** 折射率 - Na: 钠（重量%） - Mg: 镁（重量百分比） - Al: 铝（重量百分比） - Si: 硅（重量%） - K: 钾（重量%） - Ca: 钙（重量%） - Ba: 锐（钡，原文为Ba：Barium (weight %)，这里指代的是元素符号的中文翻译） - Fe: 铁（重量%） 类型：玻璃类型（目标变量）
     
  • 葡萄酒分类的KNN算法在机器学习中的应用
    优质
    本研究探讨了KNN算法在葡萄酒分类中的应用，通过机器学习技术对不同种类的葡萄酒进行精准分类和分析，旨在提升分类准确率与效率。 使用KNN算法进行葡萄酒分类是机器学习中的一个常见应用。通过分析葡萄酒的不同特征数据，可以训练模型来识别不同种类的葡萄酒。这种方法在实践中被广泛应用于品质评估、品种鉴定等领域。
     
  • 利用Python实现KNN分类算法
    优质
    本篇文章将详细介绍如何使用Python编程语言来实现经典的K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)分类算法。通过具体代码示例和解释，帮助读者理解KNN的工作原理以及在实践中应用该算法的方法。 本段落详细介绍了如何使用Python实现KNN分类算法，并具有一定的参考价值。对这一主题感兴趣的读者可以查阅相关资料进行学习。
     
  • 利用Python实现KNN分类算法
    优质
    本简介介绍如何使用Python编程语言实现经典的K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)分类算法，并探讨其在数据科学中的应用。 本段落分享了Python KNN分类算法的具体代码示例供参考。 KNN（K-Nearest Neighbor）是一种简单的机器学习分类方法。在使用KNN进行分类前，需要先准备大量的已知类别的样本数据作为参照依据。当对未知类别样本进行归类时，该算法会计算当前样本与所有参照样本之间的差异程度；这种差异通常是通过多维度特征空间中的距离来衡量的——即两个点的距离越近，则它们属于同一类的可能性就越大。KNN分类器正是基于这一原理来进行工作的。
     
  • KNN算法在机器学习中的应用
    优质
    简介：KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种简单直观的机器学习方法，用于分类和回归问题。它基于与给定数据点最接近的邻居来进行预测，在模式识别、数据挖掘等多个领域有广泛应用。 kNN算法的基本理念是如果一个数据点在特征空间中的最近的k个邻居大多数属于某一类别，则该数据点也归为此类，并且具有同类样本的特点。这种方法决定分类时仅依据最接近的一个或几个邻居的数据类型，而不是基于广泛的判别准则。由于kNN方法主要依赖于周围有限数量的近邻样本进行决策，因此在处理不同类别区域交叉重叠复杂的情况时比其他算法更有优势。此外，除了用于分类任务外，kNN还可以应用于回归分析中；通过确定一个数据点最近的k个邻居，并将这些邻居属性值取平均赋予该点，从而预测其属性特征。这种方法更为实用和有效。
     
  • Python机器学习初探：KNN算法应用于鸢尾花分类
    优质
    本文介绍了如何使用Python编程语言进行机器学习的基础实践，具体通过经典的K-近邻(KNN)算法对著名的鸢尾花数据集进行分类演示。适合初学者入门了解基本的机器学习概念和技术操作。 Python机器学习是现代数据分析领域的重要工具之一，而KNN（K-Nearest Neighbors）算法作为最基础的监督学习方法之一，对于初学者来说是非常理想的入门选择。由于其简单直观且无需模型训练的特点，KNN被广泛应用于分类问题中，如鸢尾花数据集中的应用。 鸢尾花数据集是机器学习领域经典的数据集，包含了三种不同品种的鸢尾花：山鸢尾（Setosa）、变色鸢尾（Versicolour）和维吉尼亚鸢尾（Virginica），每种都有四个特征属性：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度以及花瓣宽度。通过这些特征数据，我们可以利用KNN算法来区分这三种不同类型的鸢尾花。 在Python中，我们通常使用NumPy库进行数值计算，Pandas库处理数据预处理任务，并用Matplotlib和Seaborn库完成可视化工作。我们需要导入这些库并加载鸢尾花数据集；可以使用sklearn.datasets中的load_iris函数获取该数据集。此数据集中分为特征（features）和目标变量（target），其中特征是四列数值，而目标变量是一列表示鸢尾花种类的标签。 KNN算法的核心思想在于根据样本点之间的距离来进行分类决策。在Python中实现时，我们可以自定义一个KNN类，并且包含以下主要步骤： 1. **计算距离**：依据欧几里得或曼哈顿等度量方式来衡量测试样本与训练集中每个样本的距离。 2. **确定K值**：这里的K代表最近邻居的数量。选择合适的K值非常重要，较小的K可能导致过拟合现象，而较大的K则可能引入噪声干扰。 3. **寻找最近邻**：对于所有样本来说，找到距离给定测试点最接近的K个样本。 4. **投票分类**：依据这K个最近邻居中类别出现频率最高者来决定测试点的预测类别。 在实现过程中需要注意特征缩放问题，不同的尺度可能会影响计算结果。可以使用MinMaxScaler或StandardScaler进行标准化处理以解决这一问题。此外，为了评估模型性能，通常会采用交叉验证技术如k折交叉验证方法避免过拟合现象的发生。 本案例中提到的是手搓代码的过程，并非直接利用sklearn库中的KNN模块实现功能；通过这种方式可以从底层了解算法的工作原理。经过测试后得到的预测准确率为96.77%，这证明了自定义KNN算法在鸢尾花分类任务上的有效性和实用性。 综上所述，Python机器学习入门的关键在于掌握基础编程技能、理解数据处理和特征工程，并深入理解各种算法的基本原理及其实现方式。以KNN为例可以帮助初学者快速建立起对整个领域的理解和认识，并为进一步探索更复杂的学习方法打下坚实的基础。在实践中不断优化参数设置以及改进模型性能是提高机器学习能力的重要途径之一。
     
  • 用Python实现的机器学习kNN算法实例
    优质
    本篇文章将详细介绍如何使用Python编程语言来实现经典的k近邻(k-Nearest Neighbor, kNN)算法，并通过实际案例进行讲解和演示。读者可以借此更好地理解与应用该机器学习方法。 前面的文章分别简要介绍了线性回归、逻辑回归和贝叶斯分类，并用Python进行了简单的实现。本段落将介绍更为基础的k-近邻算法（KNN），这是一种简单且直观的机器学习分类方法，其核心思想是利用距离目标最近的k个样本的数据来预测目标数据的类别。具体来说，在给定一个训练样本集的情况下，每个样本都包含特征和对应的分类值。当输入新的未知类别的数据时，通过计算该新数据与所有已知样本之间的相似度（通常采用多种衡量距离的方法），找到最近的k个邻居，并根据这k个邻居的类别来确定新数据的归属类别。
     
  • kNN-Classifier：MATLAB中的内置kNN分类器
    优质
    简介：kNN-Classifier是MATLAB中用于实现k近邻算法的内置函数，适用于各类分类任务。用户可便捷地利用该工具进行数据训练与预测分析。 在MATLAB中内置的kNN分类器已在五个数据集上进行了测试：虹膜、葡萄酒、钞票认证、电离层和魔术伽玛望远镜。这些数据集来自资料库的结构存储库，并且每个数据集中包含五个文件夹，每个文件夹包括主索引文件“main.m”以及KNN分类器功能文件“knnclassifier.m”。此外，还包括了精度图。 在训练阶段，首先将原始数据分割为y个相等的部分（即y倍交叉验证）。其中一部分被用作测试集，其余部分则作为训练集。进入测试阶段后，从所有训练样本中选择一个测试样本，并基于与该测试样本的正常或加权欧氏距离进行分类。随后对前k个数据点（在排序列表中的）进行轮询；具有最高频率类别的分配给相应的测试数据点。这一过程重复应用于所有的测试数据。 对于特定的数据集，参数k从1变到5，同时y也从2变至5。当k为偶数时可能会出现平局的情况，在这种情况下需要特别注意处理方法以确保分类的准确性。
     
  • KNN分类算法讲解
    优质
    简介：KNN（K-Nearest Neighbors）是一种简单而有效的监督学习算法，用于处理分类问题。它通过计算待分类样本与训练集中各点的距离，选取最近邻的K个点进行投票决定类别。因其直观性和灵活性，在机器学习中广泛应用。 当使用KNN分类算法且K=1时，该算法会计算与输入数据最相似的一个点。输入的数据应为csv文件格式。