　

KNeighborsClassifierの使い方(sklearn)　k-近傍法

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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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