Natuurlijk! Hier is een overzicht en een voorbeeld van een NumPy-functie voor het k-dichtstbijzijnde buren (KNN) classificatie-algoritme, specifiek voor jouw iris-dataset. Structuur van je dataset: - Kenmerken: - Sepallengte - Sepalbreedte - Petallengte - Petalbreedte - Elke rij in je dataset vertegenwoordigt een iris-voorbeeld met deze vier kenmerken. - Je hebt daarnaast een bijbehorende array met labels (bijv. 'setosa', 'versicolor', 'virginica'). Belangrijke overwegingen: 1. **Afstand meten:** Gebruik Euclidische afstand, wat gangbaar is voor continue variabelen zoals deze. Formule: √∑(x_i - y_i)² 2. **Efficiëntie:** Voor kleine datasets is het eenvoudig en snel om alles te berekenen met NumPy. Voor grote datasets kan optimalisatie nodig zijn (bijv. KD-trees), maar dat is buiten de scope van dit voorbeeld. 3. **Omgaan met gelijke classificaties:** Bij gelijk aantal buren voor meerdere klassen, kies bijvoorbeeld de klasse met de meeste stemmen of voer een willekeurige keuze uit. Hier is een voorbeeld van een KNN-functie in NumPy: ```python import numpy as np def knn_predict(X_train, y_train, X_test, k=3): """ Voorspelt de klasse voor elke sample in X_test op basis van de KNN-algoritme. Parameters: - X_train: ndarray van shape (n_samples, n_features) - y_train: ndarray van shape (n_samples,) - X_test: ndarray van shape (m_samples, n_features) - k: aantal buren om te overwegen (hier 3) Returns: - y_pred: ndarray van shape (m_samples,) """ y_pred = [] for test_point in X_test: # Bereken de Euclidische afstanden tussen test_point en alle trainingspunten afstanden = np.linalg.norm(X_train - test_point, axis=1) # Zoek de indices van de k dichtstbijzijnde buren buren_indices = np.argsort(afstanden)[:k] # Verkrijg de labels van deze buren buren_labels = y_train[buren_indices] # Tel de frequenties van elke klasse onder de buren uniek, counts = np.unique(buren_labels, return_counts=True) # Vind de klasse met de meeste stemmen max_count_indices = np.where(counts == counts.max())[0] # Als er een tie is, kies dan willekeurig onder de gelijke klassen if len(max_count_indices) > 1: gekozen_index = np.random.choice(max_count_indices) else: gekozen_index = max_count_indices[0] voorspelde_klasse = uniek[gekozen_index] y_pred.append(voorspelde_klasse) return np.array(y_pred) ``` **Gebruik:** - `X_train`: jouw trainingsdataset met iris-metingen. - `y_train`: de corresponderende labels. - `X_test`: nieuwe gegevenspunten waarvoor je een classificatie wilt. - `k=3` zoals aangegeven. **Samenvatting:** Deze functie berekent voor elke testpunt de afstanden tot alle trainingspunten, selecteert de drie dichtstbijzijnde, telt de klassen onder deze buren en kiest de meest voorkomende klasse. Bij een gelijke verdeling wordt willekeurig gekozen. Wil je deze code verder optimaliseren of aanpassen, laat het gerust weten!

Hier is een gestructureerde implementatie van het KNN-algoritme in NumPy voor je iris-dataset: ## Datasetstructuur Je dataset zou moeten bestaan uit: - **Kenmerken (X)**: 2D NumPy-array met vorm `(n_samples, 4)` - Kolommen: sepallengte, sepalbreedte, petallengte, petalbreedte - **Labels (y)**: 1D NumPy-array met vorm `(n_samples,)` - Classificaties: setosa, versicolor, virginica (als integers of strings) ## KNN Implementatie ```python import numpy as np from collections import Counter def knn_classify(X_train, y_train, X_test, k=3, distance_metric='euclidean'): """ K-Nearest Neighbors classificatie voor iris dataset Parameters: X_train: Trainingskenmerken (n_samples, 4) y_train: Trainingslabels (n_samples,) X_test: Testkenmerken (m_samples, 4) k: Aantal buren (default: 3) distance_metric: 'euclidean', 'manhattan', of 'minkowski' Returns: predictions: Voorspelde labels voor X_test """ predictions = [] for test_sample in X_test: # Bereken afstanden tussen test_sample en alle trainingssamples if distance_metric == 'euclidean': distances = np.sqrt(np.sum((X_train - test_sample) ** 2, axis=1)) elif distance_metric == 'manhattan': distances = np.sum(np.abs(X_train - test_sample), axis=1) elif distance_metric == 'minkowski': # Minkowski met p=3 distances = np.sum(np.abs(X_train - test_sample) ** 3, axis=1) ** (1/3) else: raise ValueError("Ongeldige afstandsmetriek") # Vind indices van k dichtstbijzijnde buren k_indices = np.argsort(distances)[:k] # Haal labels van dichtstbijzijnde buren op k_nearest_labels = y_train[k_indices] # Bepaal meest voorkomende label (meerderheidsstemming) most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common() # Omgaan met gelijke stand: kies de buur met kleinste afstand if len(most_common) > 1 and most_common[0][1] == most_common[1][1]: # Filter alleen de gelijke labels tied_labels = [label for label, count in most_common if count == most_common[0][1]] # Vind de dichtstbijzijnde onder de gelijke labels min_distance = float('inf') best_label = None for label in tied_labels: # Vind de dichtstbijzijnde buur met dit label label_indices = np.where(k_nearest_labels == label)[0] closest_distance = distances[k_indices[label_indices]].min() if closest_distance < min_distance: min_distance = closest_distance best_label = label predictions.append(best_label) else: predictions.append(most_common[0][0]) return np.array(predictions) ``` ## Gebruiksvoorbeeld ```python # Voorbeeld van gebruik met iris data from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # Laad dataset iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target # Split data X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Gebruik KNN met k=3 predictions = knn_classify(X_train, y_train, X_test, k=3) # Bereken nauwkeurigheid accuracy = np.mean(predictions == y_test) print(f"Nauwkeurigheid: {accuracy:.2f}") ``` ## Efficiëntie-overwegingen 1. **Vectorisatie**: De afstandsberekening is volledig gevirtualiseerd 2. **Geheugengebruik**: Werkt in-place zonder extra kopieën 3. **Schaalbaarheid**: Voor grote datasets kun je KD-Bomen of Ball-Bomen overwegen ## Afstandsmetriek Keuzes - **Euclidisch**: Goed voor continue kenmerken met gelijke schaal - **Manhattan**: Minder gevoelig voor uitschieters - **Minkowski**: Algemene vorm, pas parameter p aan naar behoefte Deze implementatie behandelt gelijke stand door de dichtstbijzijnde buur te kiezen onder de gelijke kandidaten, wat een robuuste oplossing biedt voor je iris-classificatietaak.