js实现knn算法分类可视化演示交互效果代码
代码语言:html
所属分类:其他
代码描述:js实现knn算法分类可视化演示交互效果代码,K最近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法是一种简单且直观的监督学习方法。它通过计算新数据点与训练集中各点的距离,找出最近的K个邻居,并根据这些邻居的类别进行投票,决定新数据点的分类。KNN算法适用于分类和回归问题,但需要选择合适的K值和距离度量方法,且在大数据集上计算成本较高。
下面为部分代码预览,完整代码请点击下载或在bfwstudio webide中打开
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
<title>KNN</title>
</head>
<body>
<canvas id="canv" style="border: 1px #000 solid;"></canvas>
<!-- 当前点 -->
<span id="point"></span>
<input type="color" id="clrDom" value="#80ff00" />
<input type="number" id="KKKKK" placeholder="3" />
<script >
/*
* @desc Knn算法
* @param {Object} current
* @param {Array} points
* @param {Number} k
* @param {Function} c
* @return {Array}
*/
// 函数目的是为了得到最靠近的k个点,还有分类标识
function getKnn(current, points, labelX, labelY, k, c) {
var dists = [];//存放最接近的
var classify = [];//分类标识
points.map(function (item) {
// 存储分类标识
if (classify.indexOf(item[labelY]) == -1) classify.push(item[labelY]);
var result = {};
result.p = item;
// console.log(result.p);
result.d = c(current, item[labelX]);
dists.push(result);
});
dists.sort(function (a, b) {//排序
return a.d - b.d;
});
return { dists: dists.slice(0, k), classify: classify };
}
/*
* @desc 决策
* @param {Object} current 输入值
* @param {Object} points 训练样本集
* @param {Object} labelX 用于分类的输入值
* @param {Object} labelY 用于分类的输出值
* @param {Number} k 用于选择最近邻的数目
* @param {Function} c 自定义比较函数
* @return {Object}
*/
function classify0(current, points, labelX, labelY, k, c) {
var result = [];
var knn = getKnn(current, points, labelX, labelY, k, c);
// 最接近的k个点
var dists = knn.dists;
for (var i of knn.classify) {
// 存储特征种类,并把特征出现的次数置为0
result.push({
label: i,
value: 0
});
}
dists.map(function (item) {
for (var i of .........完整代码请登录后点击上方下载按钮下载查看
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