❶ python，knn演算法的筆跡識別，總有地方報錯，求大神幫忙

你想把這個參數的值列印出來，但參數並不存在，最簡單的方法，把這句列印的語句注釋掉

❷ python計算每兩個向量之間的距離並保持到矩陣中

在很多演算法中都會涉及到求向量歐式距離，例如機器學習中的KNN演算法，就需要對由訓練集A和測試集B中的向量組成的所有有序對(Ai,Bi),求出Ai和Bi的歐式距離。這樣的話就會帶來一個二重的嵌套循環，在向量集很大時效率不高。
這里介紹如何將這一過程用矩陣運算實現。
假設有兩個三維向量集，用矩陣表示:

A=[a11a12a21a22a31a32]

B=⎡⎣⎢⎢b11b12b13b21b22b23b31b32b33⎤⎦⎥⎥

要求A，B兩個集合中的元素兩兩間歐氏距離。

先求出ABT：

ABT=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢∑k=13ak1bk1∑k=13ak2bk1∑k=13ak1bk2∑k=13ak2bk2∑k=13ak1bk3∑k=13ak2bk3⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥

然後對A和BT分別求其中每個向量的模平方，並擴展為2*3矩陣：

Asq=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢∑k=13(ak1)2∑k=13(ak2)2∑k=13(ak1)2∑k=13(ak2)2∑k=13(ak1)2∑k=13(ak2)2⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥

Bsq=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢∑k=13(bk1)2∑k=13(bk1)2∑k=13(bk2)2∑k=13(bk2)2∑k=13(bk3)2∑k=13(bk3)2⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥

然後：

Asq+Bsq−2ABT=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢∑k=13(ak1−bk1)2∑k=13(ak2−bk1)2∑k=13(ak1−bk2)2∑k=13(ak2−bk2)2∑k=13(ak1−bk3)2∑k=13(ak2−bk3)2⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥

將上面這個矩陣一開平方，就得到了A，B向量集兩兩間的歐式距離了。
下面是Python實現：
import numpy
def EuclideanDistances(A, B):
BT = B.transpose()
vecProd = A * BT
SqA = A.getA()**2
sumSqA = numpy.matrix(numpy.sum(SqA, axis=1))
sumSqAEx = numpy.tile(sumSqA.transpose(), (1, vecProd.shape[1]))
SqB = B.getA()**2
sumSqB = numpy.sum(SqB, axis=1)
sumSqBEx = numpy.tile(sumSqB, (vecProd.shape[0], 1))
SqED = sumSqBEx + sumSqAEx - 2*vecProd
ED = (SqED.getA())**0.5
return numpy.matrix(ED)

❸ 如何以Python代碼實例展示kNN演算法的實際運用

給樣本數據集T={2,4,10,12,3,20,22,21,11,24} t={18},K=4 1. N={2,4,10,12},d1=16,d2=14,d3=8,d4=6 2.d={3},比較,N={4,10,12,3},d1=14,d2=8,d3=6,d4=15 3.d={20},比較,N={4,10,12,20},d1=14,d2=8,d3=6,d4=2 4.d={22},比較,N={10,12,20,22},

❹ python 問題 實現KNN演算法

iteritems直接改成items就可以了，不需要其他操作

❺ 如何用python實現knn演算法

1. 數據分類：離散型標簽 2. 數據回歸：連續型標簽 近鄰演算法的准則是：尋找接近新數據點的訓練樣本的數目，根據訓練樣本的信息來預測新數據點的某些信息。

❻ knn用python 進行預測容易實現嗎

1. 數據分類：離散型標簽
2. 數據回歸：連續型標簽
近鄰演算法的准則是：尋找接近新數據點的訓練樣本的數目，根據訓練樣本的信息來預測新數據點的某些信息。

❼ python實現KD-tree優化KNN演算法的小bug

代碼140行修改為：專
iftype(i)<>list:#增加屬
continue#增加
voteLabel=i[2]
classCount[voteLabel]=classCount.get(voteLabel,0)+1

❽ knn演算法算是一種python模型嗎

「演算法」不能算是「模型」，更不能說是「python模型」，因為python能實現的，c++、java等通用語言也能實現。

❾ 新手學習PYTHON中KNN演算法的手寫識別出現問題 求助

參考了其他博主的代碼 想試著運行 然後去理解。結果一直報錯，希望大神幫幫忙。
import numpy as np
import os
import kNN

def img2vector(filename):
"""函數將以文本格式出現的32*32的0-1圖片，轉變成一維特徵數組，返回一維數組

Keyword argument:
filename -- 文本格式的圖片文件
"""

imgvect = np.zeros((1, 1024))
fr = open(filename)
for i in range(32):
linestr = fr.readline()
for j in range(32):
imgvect[0, 32*i + j] = int(linestr[j])
return imgvect

def handwriteClassfiy(testfile, trainfile, k):
"""函數將trainfile中的文本圖片轉換成樣本特徵集和樣本類型集，用testfile中的測試樣本測試，無返回值

Keyword argument:
testfile -- 測試圖片目錄
trainfile -- 樣本圖片目錄
"""

trainFileList = os.listdir(trainfile)
trainFileSize = len(trainFileList)
labels = []
trainDataSet = np.zeros((trainFileSize, 1024))
for i in range(trainFileSize):
filenameStr = trainFileList[i]
digitnameStr = filenameStr.split('.')[0]
digitLabels = digitnameStr.split('_')[0]
labels.append(digitLabels)
trainDataSet[i, :] = img2vector(trainfile + '/' + filenameStr)
testFileList = os.listdir(testfile)
testNumber = len(testFileList)
errorcount = 0.0
for testname in testFileList:
testdigit = img2vector(testfile + '/' + testname)
classifyresult = kNN.classfiy(testdigit, trainDataSet, labels, k)
testStr = testname.split('.')[0]
testDigitLabel = testStr.split('_')[0]
if classifyresult != testDigitLabel:
errorcount += 1.0
#print('this test real digit is：%s, and the result is: %s' % (testDigitLabel, classifyresult))
print('k = %d, errorRatio is: %f' % (k, errorcount/float(testNumber)))
return

if __name__ == '__main__':
filename = 'C:/Users/lx/Desktop/MachineLearning-master/kNN/use Python and NumPy/testDigits/0_1.txt'
traindir= 'C:/Users/lx/Desktop/MachineLearning-master/kNN/use Python and NumPy/trainingDigits'
testdir = 'C:/Users/lx/Desktop/MachineLearning-master/kNN/use Python and NumPy/testDigits'
handwriteClassfiy(testdir, traindir, 3)
錯誤提示Traceback (most recent call last):
File "kNN.py", line 56, in <mole>
handwriteClassfiy(testdir, traindir, 3)
File "kNN.py", line 43, in handwriteClassfiy
classifyresult = kNN.classfiy(testdigit, trainDataSet, labels, k)
AttributeError: mole 'kNN' has no attribute 'classfiy'
你這個文件是不是就叫 kNN.py ？如果是的話那你這個裡面根本就沒有 classfiy 這個屬性，當然會報錯。

另外，import kNN 是 import 自己？