js实现knn算法分类可视化演示交互效果代码
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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。
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<!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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