K最近傍分類器
k-最近傍アルゴリズムを実装する分類器。
コンストラクタのパラメータ
- $k - 走査する最近傍の数 (デフォルト: 3)
- $distanceMetric - 距離オブジェクト、デフォルトはユークリッド (distance documentationを見てください)
$classifier = new KNearestNeighbors($k=4);
$classifier = new KNearestNeighbors($k=3, new Minkowski($lambda=4));
学習
分類器を訓練するには、単純に訓練サンプルとラベルを与えます (配列
として)。例:
$samples = [[1, 3], [1, 4], [2, 4], [3, 1], [4, 1], [4, 2]];
$labels = ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b'];
$classifier = new KNearestNeighbors();
$classifier->train($samples, $labels);
複数のデータセットを使って分類器を訓練することができます。予測は全ての訓練データに基づきます。
予測
サンプルのラベルを予測するには、predict
メソッドを使います。1つのサンプルあるいは、サンプルの配列を与えることができます:
$classifier->predict([3, 2]);
// return 'b'
$classifier->predict([[3, 2], [1, 5]]);
// return ['b', 'a']