knn与朴素贝叶斯区别算法可视化具体代码
时间: 2024-12-20 18:29:51 浏览: 52
K近邻(KNN) 和朴素贝叶斯(Naive Bayes) 是两种常用的机器学习分类算法,它们的区别在于预测过程和假设条件。
KNN 算法是一种基于实例的学习方法,它简单直观:对于新的数据点,它会找到训练集中最相似的 K 个样本(通常是最近邻),然后基于这 K 个邻居的标签进行投票,决定新数据的类别。KNN 没有内在的模型生成过程,它直接存储了训练数据。
朴素贝叶斯算法则是概率论方法,基于贝叶斯定理,并假定了特征之间相互独立(即“朴素”)。它通过计算先验概率和条件概率,对每个类别的概率进行建模。在预测时,给定新的观测值,它会选择最符合该条件的概率最高的类别。
下面是一个简单的 Python 示例,使用 scikit-learn 库分别展示 KNN 和朴素贝叶斯分类器的可视化:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)
# KNN 实例化并画决策边界
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
plt.figure(figsize=(8,6))
plot_decision_regions(X_train, y_train, classifier=knn, test_idx=None, title='KNN Decision Boundaries')
plt.xlabel('sepal length (cm)')
plt.ylabel('petal length (cm)')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()
# 朴素贝叶斯实例化并画决策边界
gnb = GaussianNB()
gnb.fit(X_train, y_train)
plt.figure(figsize=(8,6))
plot_decision_regions(X_train, y_train, classifier=gnb, test_idx=None, title='Naive Bayes Decision Boundaries')
plt.xlabel('sepal length (cm)')
plt.ylabel('petal length (cm)')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()
def plot_decision_regions(X, y, classifier, test_idx=None, resolution=0.02):
# ... 这里省略了一些绘图细节
# 你可以查看scikit-learn官方文档获取完整代码
# 上述函数用于绘制决策边界和数据点
```
这两个例子展示了如何在二维空间(如花瓣长度和宽度)上可视化分类结果。注意,实际应用中,特别是在高维数据上,可视化可能会变得困难,这时通常使用散点图或投影到低维空间进行可视化。
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