最近邻方法与KNN

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1.简述k最近邻算法的原理、算法流程以及优缺点

1.简述k最近邻算法的原理、算法流程以及优缺点一、什么是K近邻算法k近邻算法又称knn算法、最近邻算法，是一种用于分类和回归的非参数统计方法。

在这两种情况下，输入包含特征空间中的k个最接近的训练样本，这个k可以由你自己进行设置。

在knn分类中，输出是一个分类族群。

一个对象的分类是由其邻居的“多数表决”确定的，k个最近邻居（k为正整数，通常较小），所谓的多数表决指的是，在k个最近邻中，取与输入的类别相同最多的类别，作为输入的输出类别。

简而言之，k近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。

knn算法还可以运用在回归预测中，这里的运用主要是指分类。

二、k近邻算法的优缺点和运用范围优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。

缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。

适用范围：数值型和标称型、如手写数字的分类等。

三、k近邻算法的工作原理假定存在一个样本数据集合，并且样本集中的数据每个都存在标签，也就是说，我们知道每一个样本数据和标签的对应关系。

输入一个需要分类的标签，判断输入的数据属于那个标签，我们提取出输入数据的特征与样本集的特征进行比较，然后通过算法计算出与输入数据最相似的k个样本，取k个样本中，出现次数最多的标签，作为输入数据的标签。

四、k近邻算法的一般流程（1）收集数据：可以使用任何方法，可以去一些数据集的网站进行下载数据。

（2）准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式（3）分析数据：可以使用任何方法（4）训练算法：此步骤不适用于k近邻算法（5）测试算法：计算错误率（6）使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结构（统一数据格式），然后运行k近邻算法判定输入数据属于哪一种类别。

五、k近邻算法的实现前言：在使用python实现k近邻算法的时候，需要使用到Numpy科学计算包。

如果想要在python中使用它，可以按照anaconda，这里包含了需要python需要经常使用到的科学计算库，如何安装。

什么是计算机模式识别请解释几种常见的算法

什么是计算机模式识别请解释几种常见的算法什么是计算机模式识别？请解释几种常见的算法计算机模式识别是一种利用计算机技术来识别和分类不同模式的方法。

模式是指事物之间的某种形式、结构、特征或行为的概念。

计算机模式识别广泛应用于图像识别、语音识别、文字识别等领域，对人类视觉、听觉和认知等感知过程进行仿真，以实现机器对模式的自动识别和理解。

计算机模式识别中常见的算法有：1. 最近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）最近邻算法是一种基本的分类算法。

它的思想是如果一个样本在特征空间中的K个最相似的样本中的大多数属于某个类别，那么该样本也可以划分为这个类别。

最近邻算法主要通过计算样本之间的距离来进行分类决策，距离可以使用欧氏距离、曼哈顿距离等。

2. 决策树算法（Decision Tree）决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。

它通过一系列的判断问题构建一棵树，每个内部节点代表一个问题，每个叶子节点代表一个类别。

决策树算法通过划分样本空间，使得每个子空间内样本的类别纯度最大化。

常用的决策树算法包括ID3算法、C4.5算法、CART 算法等。

3. 支持向量机算法（Support Vector Machines, SVM）支持向量机算法是一种二类分类算法。

它通过构建一个超平面，使得离该超平面最近的一些样本点（即支持向量）到超平面的距离最大化。

支持向量机算法可以用于线性可分问题和非线性可分问题，通过核函数的引入可以将低维特征空间映射到高维特征空间，提高模型的表达能力。

4. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。

它通过计算样本的后验概率来进行分类决策，选择后验概率最大的类别作为样本的分类结果。

朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤等任务中得到了广泛应用。

5. 神经网络算法（Neural Networks）神经网络算法是一种模拟人类神经系统进行学习和决策的模式识别算法。

最近邻算法（KNN）

最近邻算法（KNN）最近邻算法：1.什么是最近邻是什么？ kNN算法全程是k-最近邻算法(k-Nearest Neighbor) kNN算法的核⼼思想是如果⼀个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的⼤多数数以⼀个类型别，则该样本也属于这个类别，并具有该类别上样本的特征。

该⽅法在确定分类决策上，只依据最近邻的⼀个或者⼏个样本的类别来决定待分样本所属的类别。

下⾯举例说明：即使不知道未知电影属于哪个类型，我们也可以通过某种⽅式计算，如下图现在，我们得到了样本集中与未知电影的距离，按照距离的递增顺序，可以找到k个距离最近的电影，假设k=3，则三个最靠近的电影是he is not realy into Dudes,Beautiful women, California man ， kNN 算法按照距离最近的三部电影类型决定未知电影的类型，这三部都是爱情⽚，所以未知电影的类型也是爱情⽚。

2：kNN算法的⼀般流程step.1---初始化距离为最⼤值step.2---计算未知样本和每个训练样本的距离diststep.3---得到⽬前K个最邻近样本中的最⼤距离maxdiststep.4---如果dist⼩于maxdist, 则将训练样本作为K-最近邻样本step.5---重复步骤2，3，4，直到未知样本和所有训练样本的距离都算完step.6---统计K-最近邻样本中每个类标号出现的次数step.7---出现频率最⼤的类标号最为未知样本的类标号3.距离公式在KNN算法中，通过计算对象间距离作为各个对象之间的⾮相似性指标，避免了对象之间的匹配问题，在这⾥距离⼀般使⽤欧式距离或者曼哈顿距离：对应代码如下# kNN算法全称是k-最近邻算法（K-Nearest Neighbor）from numpy import *import operator# 创建数据函数def createDataSet():""" 创建数据集,array 创建数组array数组内依次是打⽃次数, 接吻次数group⼩组, labels标签"""group = array([[3, 104], [2, 100], [1, 81], [101, 10], [99, 5], [98, 2]])labels = ["爱情⽚", "爱情⽚", "爱情⽚", "动作⽚", "动作⽚", "动作⽚"]return group, labels# 归类函数def classify(inX, dataSet, labels, k):""" 获取维度,inX 待测⽬标的数据,dataSet 样本数据,labels 标签,k 设置⽐较邻近的个数"""dataSetSize = dataSet.shape[0] # 训练数据集数据⾏数print(dataSetSize)print(tile(inX, (dataSetSize, 1)))diffMat = tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet # 测试数据，样本之间的数据矩阵偏差print(diffMat)sqDiffMat = diffMat**2 # 平⽅计算，得出每个距离的值print(sqDiffMat)sqDistance = sqDiffMat.sum(axis=1) # 输出每⾏的值print(sqDistance)distances = sqDistance**0.5 # 开⽅计算print(distances)sortedDistances = distances.argsort() # 排序按距离从⼩到⼤输出索引print(sortedDistances)classCount = {}for i in range(k):voteIlabel = labels[sortedDistances[i]] + 1.0 # 按照排序，获取k个对应的标签classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) # 在字典中添加距离最近的k个对应标签 sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) return sortedClassCount[0][0]group, labels = createDataSet()res = classify([18, 90], group, labels, 3)print(res)运⾏结果：知识扩展：。

knn算法的分类规则

knn算法的分类规则目录1.KNN 算法简介2.KNN 算法的分类规则3.KNN 算法的优缺点4.KNN 算法的应用实例正文1.KNN 算法简介KNN（k-Nearest Neighbors，k-近邻）算法是一种基于距离度量的分类和回归方法。

该算法的基本思想是：在一个数据集中，每个数据点根据其距离其他数据点的距离进行分类。

具体而言，KNN 算法会找到距离目标数据点最近的 k 个数据点，然后根据这些邻居的数据类别决定目标数据点的类别。

2.KNN 算法的分类规则KNN 算法的分类规则非常简单，可以概括为以下三个步骤：（1）计算数据点之间的距离：首先，需要计算数据集中每个数据点之间的距离。

通常使用欧氏距离、曼哈顿距离等度量方法。

（2）确定邻居数据点：根据距离度量，找到距离目标数据点最近的 k 个数据点。

这里 k 是一个超参数，可以根据实际问题和数据集的特点进行选择。

（3）决定目标数据点的类别：根据邻居数据点的类别，决定目标数据点的类别。

如果邻居数据点的类别多数为某一类别，则目标数据点也被划分为该类别；否则，目标数据点不被划分为任何类别。

3.KNN 算法的优缺点KNN 算法的优点包括：简单易懂、易于实现、对数据集的噪声不敏感、能够很好地处理不同密度的数据等。

然而，KNN 算法也存在一些缺点，如计算量大、需要存储所有数据点、对 k 的选择敏感等。

4.KNN 算法的应用实例KNN 算法在许多领域都有广泛的应用，例如文本分类、图像分类、生物信息学、金融风险管理等。

例如，在文本分类任务中，可以将文本表示为特征向量，然后使用 KNN 算法根据特征向量的距离对文本进行分类。

总之，KNN 算法是一种简单且易于实现的分类方法，适用于各种数据集和领域。

三种经典的数据挖掘算法

算法，可以说是很多技术的核心，而数据挖掘也是这样的。

数据挖掘中有很多的算法，正是这些算法的存在，我们的数据挖掘才能够解决更多的问题。

如果我们掌握了这些算法，我们就能够顺利地进行数据挖掘工作，在这篇文章我们就给大家简单介绍一下数据挖掘的经典算法，希望能够给大家带来帮助。

1.KNN算法KNN算法的全名称叫做k-nearest neighbor classification，也就是K最近邻，简称为KNN算法，这种分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似，即特征空间中最邻近的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

KNN算法常用于数据挖掘中的分类，起到了至关重要的作用。

2.Naive Bayes算法在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。

朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。

同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。

理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。

但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。

在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。

而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。

这种算法在数据挖掘工作使用率还是挺高的，一名优秀的数据挖掘师一定懂得使用这一种算法。

3.CART算法CART 也就是Classification and Regression Trees。

就是我们常见的分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想。

第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。

机器学习--K近邻（KNN）算法的原理及优缺点

机器学习--K近邻（KNN）算法的原理及优缺点⼀、KNN算法原理 K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是⼀种很基本的机器学习⽅法。

它的基本思想是：在训练集中数据和标签已知的情况下，输⼊测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进⾏相互⽐较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类。

由于KNN⽅法主要靠周围有限的邻近的样本，⽽不是靠判别类域的⽅法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN⽅法较其他⽅法更为适合。

KNN算法不仅可以⽤于分类，还可以⽤于回归。

通过找出⼀个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本的属性。

更有⽤的⽅法是将不同距离的邻居对该样本产⽣的影响给予不同的权值(weight)，如权值与距离成反⽐。

KNN算法的描述：（1）计算测试数据与各个训练数据之间的距离；（2）按照距离的递增关系进⾏排序；（3）选取距离最⼩的K个点；（4）确定前K个点所在类别的出现频率 (5）返回前K个点中出现频率最⾼的类别作为测试数据的预测分类。

算法流程：（1）准备数据，对数据进⾏预处理。

（2）选⽤合适的数据结构存储训练数据和测试元组。

（3）设定参数，如k。

（4）维护⼀个⼤⼩为k的的按距离由⼤到⼩的优先级队列，⽤于存储最近邻训练元组。

随机从训练元组中选取k个元组作为初始的最近邻元组，分别计算测试元组到这k个元组的距离，将训练元组标号和距离存⼊优先级队列。

（5）遍历训练元组集，计算当前训练元组与测试。

元组的距离，将所得距离L 与优先级队列中的最⼤距离Lmax。

（6）进⾏⽐较。

若L>=Lmax，则舍弃该元组，遍历下⼀个元组。

若L < Lmax，删除优先级队列中最⼤距离的元组，将当前训练元组存⼊优先级队列。

（7）遍历完毕，计算优先级队列中k 个元组的多数类，并将其作为测试元组的类别。

13种ai智能算法

13种ai智能算法以下是13种常见的AI智能算法：1.K-近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）：根据周围K个最近邻的类别来预测未知数据的类别。

K值的选择和距离度量方式对结果影响较大。

2.决策树算法（Decision Trees）：通过将数据集划分为若干个子集，并根据每个子集的特征进行进一步的划分，从而构建一棵树状结构。

决策树的分支准则通常基于信息增益或信息熵等指标。

3.随机森林算法（Random Forests）：通过构建多个决策树，并对它们的预测结果进行投票来预测未知数据的类别。

随机森林算法能够提高预测的准确性和稳定性。

4.梯度提升树算法（Gradient Boosting Trees，GBRT）：通过迭代地添加新的决策树来优化损失函数，从而逐步提高预测的准确性。

梯度提升树算法通常能够处理非线性关系和解决过拟合问题。

5.支持向量机算法（Support Vector Machines，SVM）：通过将数据映射到高维空间中，并寻找一个超平面将不同类别的数据分隔开来。

SVM算法通常用于分类和回归任务。

6.线性回归算法（Linear Regression）：通过拟合一个线性模型来预测连续数值型数据的目标变量。

线性回归算法可以解决回归问题，即预测数值型目标变量。

7.逻辑回归算法（Logistic Regression）：通过拟合一个逻辑函数来预测离散二元型数据的目标变量。

逻辑回归算法可以解决分类问题，即预测离散二元型目标变量。

8.朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）：基于贝叶斯定理和特征条件独立假设来预测未知数据的类别。

朴素贝叶斯算法通常用于文本分类和垃圾邮件过滤等任务。

9.集成学习算法（Ensemble Learning）：通过将多个学习模型（如决策树、SVM等）的预测结果进行集成，从而提高预测的准确性和稳定性。

常见的集成学习算法有Bagging和Boosting两种类型。

10.决策树桩算法（Decision Stump）：通过对每个特征进行一次划分来构建一个单层决策树，从而简化决策树的构建过程。

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di (x) ki
i 1,2,,c
显然
c
ki k
i1
如果
dm (x) max di (x) i 1, 2 ,,c则 x m3源自剪辑最近邻方法剪辑最近邻法
对于两类问题，设将已知类别的样本集 X (N)分成参照集 X (NR)和测试集 X (NT )两部分，这两部分没有公共元素，
它们的样本数各为NR和NT，NR+NT=N。利用参照
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剪辑最近邻方法
剪辑最近邻法
获得剪辑样本集 X (NTE) 后，对待识模式 x 采用最近
邻规则进行分类。
di (x)
min
x
x(i) j
j1,2,,Ni
i 1,2,,c
如果
dm (x) min di (x) 则 x m i 1, 2 ,,c
这里 x j X (NTE )
5
剪辑最近邻方法
剪辑k-NN 最近邻法
集 X (中NR)的样本 y1, y2 ,, yN采R 用最近邻规则对已知类别的测试集 X (N中T )的每个样本 x1, x2 ,, x进NT行
分类，剪辑掉 X (N中T )被错误分类的样本。
若 y0 (x) X (NR)是 x X (NT )的最近邻元，剪辑掉不与 y0 (x)同类的 x ，余下的判决正确的样本组成剪辑样本集 X (NTE ) ，这一操作称为剪辑。
剪辑最近邻法可以推广至k—近邻法中，具体的做法是：第一步用k—NN 法进行剪辑，第二步用 1—NN 法进行分类。
如果样本足够多，就可以重复地执行剪辑程序，以进一步提高分类性能。称为重复剪辑最近邻法。
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实例：以现金识别的数据作为模式样本进行最近邻法分类。
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第六章最近邻方法
6.1 最近邻决策规则 6.2 剪辑最近邻法 6.3 实例
最近邻方法
最近邻决策规则—1-NN
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最近邻方法
最近邻决策规则—k-NN
c
对于一个待识别模式x, 分别计算它与 N Ni
个已知类别的样本
x(i) j
的距离,
取k个最近邻样本i,1
这k个样本中哪一类最多, 就判属哪一类。即：