【昇思25天学习打卡营第30天 | K近邻算法实现红酒聚类】

K近邻算法实现红酒聚类学习心得

摘要

本文档介绍了使用MindSpore框架实现K近邻(KNN)算法在红酒数据集上的聚类实验。通过实验,深入了解了KNN算法的基本原理、实现步骤以及在实际数据集上的应用效果。

文章大纲

  1. 实验目的:了解KNN算法的基本概念和使用MindSpore进行KNN实验的方法。
  2. KNN算法原理:介绍了K值、距离度量和分类决策规则等基本要素。
  3. 实验环境:介绍了实验所需的预备知识和环境配置。
  4. 数据处理:详细说明了数据准备、读取与处理的步骤。
  5. 模型构建:展示了如何利用MindSpore的算子计算距离并实现KNN模型。
  6. 模型预测:在验证集上验证KNN算法的有效性,并计算验证精度。
  7. 实验小结:总结了实验结果和KNN算法在红酒分类任务上的应用效果。

总结

通过本次实验,我对KNN算法有了更深入的理解。KNN算法作为一种基础的机器学习算法,其简单直观的原理和易于实现的特性使其在许多分类问题中表现出色。通过在红酒数据集上的实验,验证了KNN算法的有效性,能够根据酒的13种属性准确判断出酒的品种。实验过程中,MindSpore框架的易用性和高效性也给我留下了深刻印象。未来,我将继续探索更多机器学习算法,并尝试将它们应用于更复杂的数据集和实际问题中。

相关推荐
Bathwind-w7 分钟前
直流电机编码器测速
学习
网络安全-海哥1 小时前
2025网络安全前景与学习路线:抓住数字时代的安全机遇
学习·web安全·网络安全·网络攻击·转行
讽刺人生Yan1 小时前
RFSOC学习记录(四)MTS时序分析
学习·fpga·rfsoc
酌量1 小时前
基于3D激光点云的障碍物检测与跟踪---(2)点云聚类
学习·机器人·聚类·激光点云
黑岚樱梦1 小时前
计算机网络第四章学习
网络·学习·计算机网络
彡皮1 小时前
qt实用学习案例:数据库设计+图表显示+model-view模式+样式表定制
数据库·qt·学习
宫瑾2 小时前
STM32USB学习
stm32·嵌入式硬件·学习
CS Beginner2 小时前
【JavaWeb学习】myabtis.xml一次性加载mapper相关的文件
xml·学习
矢志航天的阿洪2 小时前
用TikZ绘制专业流程图:从入门到进阶(基于D3QN训练流程)
学习
一只侯子3 小时前
Tuning——CC调试(适用高通)
开发语言·图像处理·笔记·学习·算法