[プログラム・コード公開] コピペだけで実用的かつ実践的なk最近傍法(k-Nearest Neighbors, kNN)によるクラス分類(Python言語)

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こんにちは!大学教員ブロガーのねこしです。http://univprof.com/

仕事や研究において、クラス分類を行うためにk最近傍法 (k-Nearest Neighbors, kNN) をする方もいらっしゃいます。シンプルかつ非線形に多クラス分類したい・・・。kNNの実用的かつ実践的な方法はこちらに書きました。

http://univprof.com/archives/16-12-25-9801690.html

しかし、kNNのやり方はわかっても、実際にkNNができるようになるわけではありません。ネットや本でkNNのプログラミングを説明しているものはありますが、データの読み込み方とか結果の出し方とか、他にも調べてやらなくちゃいけないこと、多いんですよね・・・。手間と時間がかかります。

そこですぐにkNNを実行可能なプログラムを作りました。Python言語でkNNができます。

データ形式・必要なソフトウェア

以下の記事に示す形式のデータ(data.csv, data_prediction1.csv, data_prediction2.csv)さえ準備すれば、Python言語でkNNを実行することが可能です。

Python言語のために必要なソフトウェアは以下の記事をご覧ください。

実行結果

実行結果を下に示します。最後にdata_prediction2.csvの目的変数の予測値がPredictedY2.csvというファイルに保存されます。

このプログラムからスタートしてさらにプログラミングを進めたいと考えている方にもぜひ利用していただければと思います。

プログラム公開

ここまでお読みいただきありがとうございます。

Python言語のプログラムは有料コンテンツとします。ただこれにより、こちらに記載したkNNによるクラス分類をすぐに実行できます。

http://univprof.com/archives/16-12-25-9801690.html

こちらからプログラムのzipファイル自体はダウンロードできます。

http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/knnc_analysis_all_e_python_pass.zip

購入していただくと解凍のためのパスワードがありますのでそちらをご利用ください。

またこちらのzipファイルに必要なスクリプトと関数があります。パスワードはかけていません。購入後に使い方の説明があります。

http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/supportingfunctions.zip

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[プログラム・コード公開] コピペだけで実用的かつ実践的なk最近傍法(k-Nearest Neighbors, kNN)によるクラス分類(Python言語)

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