KNN（K-Nearest-Neighbours Classiflication）分类算法，供大家参考，具体内容如下 最简单的分类算法，易于理解和实现 实现步骤：通过选取与该点距离最近的k个样本，在这k个样本中哪一个类别的数量多，就把k归为哪一类。 注意 该算法需要保存训练集的观察值，以此判定待分类数据属于哪一类 k需要进行自定义，一般选取k<30 距离一般用欧氏距离，即​  通过sklearn对数据使用KNN算法进行分类 代码如下： ## 导入鸢尾花数据集 iris = datasets.load_iris() data = iris.data[:, :2] target

机器学习菜菜的sklearn课堂(1-11课件)，pdf内容包含代码，以及讲解的课件.........

该代码提供了一种按照时间序列来进行交叉验证的一种方式，解决了在项目工程中经常遇到的时间相关的数据，可以有效的防止时间穿越，同时，由于使用了sklearn自带的库函数，因此执行效率较高。

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转载请注明出处：https://editor.csdn.net/md?articleId=104839136 文章目录主成分分析（PCA）Sklearn库中PCA一、参数说明（Parameters）二、属性（Attributes）三、方法（Methods）四、示例（Sample）五、参考资料（Reference data） 主成分分析（PCA） 主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）的思想是将n维特征映射到k维上（k<n），这k维是全新的正交特征(新的坐标系)。这k维特征称为主元，是重新构造出来的k维特征，而不是简单地从n维特征中去除其余n-

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KMeans算法和Elbow准则 “ k-Means聚类背后的想法是获取一堆数据并确定数据中是否存在任何自然聚类（相关对象的组）。 k-Means算法是所谓的无监督学习算法。 我们事先不知道数据中存在什么模式-它没有形式分类-但我们想知道是否可以将数据以某种方式分为几类。 例如，您可以使用k-Means通过告诉像素根据其颜色值将像素分组为3个群集来查找图像中3种最突出的颜色。 或者，您可以使用它将相关新闻文章分组在一起，而无需事先确定要使用的类别。 该算法将自动找出最佳组。 k均值中的“ k”是一个数字。 该算法假定数据中存在k个中心，各个数据元素分散在周围。 最接近这些所谓质心的数据将被分类或分组在一起。 k-Means不会告诉您每个特定数据组的分类器是什么。 将新闻文章分成几组后，并不能说第一组是关于科学的，第二组是关于名人的，第三组是关于即将举行的选举的，等等。您只知道相关的新闻故事现在在一起了，但不一定是什么这种关系意味着。 k均值仅有助于寻找潜在的集群。” -取自对算法的移植。 存储库包含： 将的模型拟合到。 使用“肘标准”为K-means算法确定最佳聚类数的

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