Python 试图清理最近邻地块的边界
在用python测试之前,我正在用一些训练数据绘制一个小图。我的情节现在看起来像这样。训练数据来自傅立叶空间中的字母图像,我对其进行了屏蔽,以产生不同的字母值 对我来说,这些边界看起来不太理想,我不确定如何着手修复它们,使红点和蓝点有自己独特的区域。以下是我正在使用的代码:Python 试图清理最近邻地块的边界,python,matplotlib,scikit-learn,nearest-neighbor,Python,Matplotlib,Scikit Learn,Nearest Neighbor,在用python测试之前,我正在用一些训练数据绘制一个小图。我的情节现在看起来像这样。训练数据来自傅立叶空间中的字母图像,我对其进行了屏蔽,以产生不同的字母值 对我来说,这些边界看起来不太理想,我不确定如何着手修复它们,使红点和蓝点有自己独特的区域。以下是我正在使用的代码: X = np.matrix(X) #knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) y = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,
X = np.matrix(X)
#knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
y = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2]
h = 0.2 # step size in the mesh
# Create color maps
cmap_light = ListedColormap(['#FFAAAA', '#AAFFAA', '#AAAAFF'])
cmap_bold = ListedColormap(['#FF0000', '#00FF00', '#0000FF'])
n_neighbors = 10
for weights in ['uniform', 'distance']:
# we create an instance of Neighbours Classifier and fit the data.
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors, weights=weights)
clf.fit(X, y)
# Plot the decision boundary. For that, we will assign a color to each
# point in the mesh [x_min, x_max]x[y_min, y_max].
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 30, X[:, 0].max() + 20
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 5, X[:, 1].max() + 5
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),
np.arange(y_min, y_max, h))
Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
# Put the result into a color plot
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.figure()
plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=cmap_light)
# Plot also the training points
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=cmap_bold)
plt.xlim(xx.min(), xx.max())
plt.ylim(yy.min(), yy.max())
plt.title("3-Class classification (k = %i, weights = '%s')"
% (n_neighbors, weights))
plt.show()
这是一种寻找不同数据点来分类数据的情况吗?或者有没有办法改变这些决策边界的形成方式?任何帮助都将不胜感激,如果我在某些事情上太含糊,请告诉我。提前谢谢 我认为matplotlib只是在绘制它被要求绘制的内容。所以我用scikit学习标签标记了这个问题。我认为matplotlib只是在绘制它被要求绘制的内容。所以我用scikit学习标签标记了这个问题。