Bagaimana untuk melaksanakan algoritma jiran terdekat K dalam PHP

Cara melaksanakan K algoritma jiran terdekat dalam PHP

K algoritma jiran terdekat ialah algoritma pembelajaran mesin yang mudah dan biasa digunakan, digunakan secara meluas dalam masalah klasifikasi dan regresi. Prinsip asasnya adalah untuk mengelaskan sampel yang akan dikelaskan ke dalam kategori di mana sampel K yang diketahui terdekat tergolong dengan mengira jarak antara sampel yang akan dikelaskan dan sampel yang diketahui. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara melaksanakan algoritma jiran terdekat K dalam PHP dan memberikan contoh kod.

1. Penyediaan data
   Pertama, kita perlu menyediakan data sampel yang diketahui dan data sampel untuk dikelaskan. Adalah diketahui bahawa data sampel mengandungi kategori dan nilai ciri, manakala data sampel yang akan dikelaskan hanya mempunyai nilai ciri. Untuk memudahkan contoh, kami menganggap bahawa kedua-dua data sampel yang diketahui dan data sampel yang akan dikelaskan diwakili dalam bentuk tatasusunan. Berikut ialah data sampel:

Data sampel yang diketahui:
$knownSamples = tatasusunan(

array('class' => 'A', 'features' => array(2, 3)),
array('class' => 'A', 'features' => array(4, 5)),
array('class' => 'B', 'features' => array(1, 1)),
array('class' => 'B', 'features' => array(3, 2)),

); ) );

Kira jarak

2. 
   fungsi euclideanDistance($sample1, $sample2) {

$sum = 0;
for ($i = 0; $i < count($sample1); $i++) {
    $sum += pow($sample1[$i] - $sample2[$i], 2);
}
return sqrt($sum);

Salin selepas log masuk

Mencari K jiran terdekat

3. 
   function findNeighbors($knownSamples, $unknownSample, $k) {

$distances = array();
foreach ($knownSamples as $knownSample) {
    $distance = euclideanDistance($knownSample['features'], $unknownSample['features']);
    $distances[] = array('class' => $knownSample['class'], 'distance' => $distance);
}
usort($distances, function ($a, $b) {
    return $a['distance'] - $b['distance'];
});
return array_slice($distances, 0, $k);

Salin selepas log masuk

Klasifikasi

4. 
   function classify($jiran) {

$classes = array();
foreach ($neighbors as $neighbor) {
    $classes[] = $neighbor['class'];
}
$classCounts = array_count_values($classes);
arsort($classCounts);
return key($classCounts);

Salin selepas log masuk

Contoh penuh

5. function euclideanDistance($sample1, $sample2) {
       $sum = 0;
       for ($i = 0; $i < count($sample1); $i++) {
           $sum += pow($sample1[$i] - $sample2[$i], 2);
       }
       return sqrt($sum);
   }
   
   function findNeighbors($knownSamples, $unknownSample, $k) {
       $distances = array();
       foreach ($knownSamples as $knownSample) {
           $distance = euclideanDistance($knownSample['features'], $unknownSample['features']);
           $distances[] = array('class' => $knownSample['class'], 'distance' => $distance);
       }
       usort($distances, function ($a, $b) {
           return $a['distance'] - $b['distance'];
       });
       return array_slice($distances, 0, $k);
   }
   
   function classify($neighbors) {
       $classes = array();
       foreach ($neighbors as $neighbor) {
           $classes[] = $neighbor['class'];
       }
       $classCounts = array_count_values($classes);
       arsort($classCounts);
       return key($classCounts);
   }
   
   $knownSamples = array(
       array('class' => 'A', 'features' => array(2, 3)),
       array('class' => 'A', 'features' => array(4, 5)),
       array('class' => 'B', 'features' => array(1, 1)),
       array('class' => 'B', 'features' => array(3, 2)),
   );
   
   $unknownSample = array('features' => array(2, 2));
   
   $neighbors = findNeighbors($knownSamples, $unknownSample, 3);
   $class = classify($neighbors);
   
   echo "待分类样本的类别为：" . $class;
   

   Salin selepas log masuk
   
   Kod di atas akan mengeluarkan kategori sampel dikelaskan. Ringkasan:

   Artikel ini memperkenalkan cara melaksanakan algoritma jiran terdekat K dalam PHP. Dengan mengira jarak antara sampel yang akan dikelaskan dan sampel yang diketahui, K jiran terdekat ditemui, dan kemudian dikelaskan mengikut kategori jiran terdekat ini. Algoritma jiran terdekat K ialah algoritma yang mudah dan biasa digunakan sesuai untuk banyak masalah klasifikasi dan regresi. Melaksanakan algoritma jiran terdekat K menggunakan PHP adalah agak mudah dan hanya memerlukan penulisan beberapa fungsi untuk diselesaikan. Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca memahami dan menggunakan algoritma jiran terdekat K.

   Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan algoritma jiran terdekat K dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!