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Python用 k最近傍法(k-Nearest Neighbors, kNN)によるクラス分類 プログラム・コード

データを準備するだけで、Pythonでクラス分類を行うためにk最近傍法(k-Nearest Neighbors, kNN) によるクラス分類ができるプログラム・コードです。以下のURLからzipファイルをダウンロードしてください。
http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/knnc_analysis_all_e_python_pass.zip

購入していただくと、zipファイルを解凍するためのパスワードが表示されます。

このプログラムで実行される流れについては下のURLのページをご覧ください。
http://univprof.com/archives/16-12-25-9801690.html

このプログラムはcsvファイルによってデータのやり取りをします。csvファイルのデータ形式およびサンプルデータについては下のURLのページをご覧ください。
https://note.mu/univprof/n/n694487325cb1

プログラムを実行するときのPython環境については下のURLのページをご覧ください。
https://note.mu/univprof/n/nb07629b23252

また下のURLのzipファイルもダウンロードして下さい。
http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/supportingfunctions.zip
解凍すると必要なスクリプトと関数があります(こちらは無料です)。解凍した後に、kNNのプログラムのディレクトリ(フォルダ)と同じところにすべてのファイルを置いてください。

あとは購入されたプログラムを実行するだけです。

計算終了後、自動的に結果が画面に出てきて、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。