knn算法的基本要素
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。
knn算法的分类规则
knn算法的分类规则摘要：1.简介2.KNN 算法的基本思想3.KNN 算法的主要步骤4.KNN 算法的分类规则5.KNN 算法的优缺点6.应用案例正文：1.简介KNN 算法，即K 近邻算法（K-Nearest Neighbors），是一种基于距离度量的分类和回归方法。
该算法通过计算样本之间的距离，找到距离待分类样本最近的K 个训练样本，然后根据这K 个样本的类别进行投票决策，从而实现对新样本的分类。
2.KNN 算法的基本思想KNN 算法的基本思想是：如果一个样本在特征空间中的距离最近K 个训练样本中的大多数属于某一类别，则该样本被划分为这一类别。
3.KNN 算法的主要步骤KNN 算法的主要步骤如下：(1) 计算训练样本之间的距离。
(2) 找到距离待分类样本最近的K 个训练样本。
(3) 根据这K 个最近样本的类别进行投票决策，得到待分类样本的类别。
4.KNN 算法的分类规则KNN 算法的分类规则可以总结为以下几点：(1) 如果待分类样本最近的K 个训练样本中，某一类别的样本数量大于等于K/2+1，则待分类样本被划分为这一类别。
(2) 如果待分类样本最近的K 个训练样本中，各类别样本数量相等，则根据多数原则，选择出现次数最多的类别作为待分类样本的类别。
(3) 如果待分类样本最近的K 个训练样本中，某一类别的样本数量小于K/2，则待分类样本被划分为出现次数最多的类别。
5.KNN 算法的优缺点优点：(1) KNN 算法对数据集的噪声和不完整信息具有较高的容忍性。
(2) KNN 算法简单易懂，易于实现。
(3) KNN 算法在处理多分类问题时具有良好的性能。
缺点：(1) KNN 算法对计算资源的需求较高，尤其是当数据量较大时。
(2) KNN 算法在处理高维数据时，计算复杂度较高，可能会导致“维数灾难”。
(3) KNN 算法对于样本数据的分布具有一定的依赖性，可能不适用于样本分布发生变化的情况。
6.应用案例KNN 算法在许多领域都有广泛的应用，如文本分类、图像分类、疾病预测等。
knn算法介绍与参数调优
KNN算法介绍与参数调优K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。
比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。
这里就运用了KNN的思想。
KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。
KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。
KNN做分类预测时，一般是选择多数表决法，即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本，预测为里面有最多类别数的类别。
而KNN 做回归时，一般是选择平均法，即最近的K个样本的样本输出的平均值作为回归预测值。
由于两者区别不大，虽然本文主要是讲解KNN的分类方法，但思想对KNN的回归方法也适用。
由于scikit-learn里只使用了蛮力实现(brute-force)，KD树实现(KDTree)和球树(BallTree)实现，本文只讨论这几种算法的实现原理。
1. KNN算法三要素KNN算法我们主要要考虑三个重要的要素，对于固定的训练集，只要这三点确定了，算法的预测方式也就决定了。
这三个最终的要素是k值的选取，距离度量的方式和分类决策规则。
对于分类决策规则，一般都是使用前面提到的多数表决法。
所以我们重点是关注与k值的选择和距离的度量方式。
对于k值的选择，没有一个固定的经验，一般根据样本的分布，选择一个较小的值，可以通过交叉验证选择一个合适的k值。
选择较小的k值，就相当于用较小的领域中的训练实例进行预测，训练误差会减小，只有与输入实例较近或相似的训练实例才会对预测结果起作用，与此同时带来的问题是泛化误差会增大，换句话说，K值的减小就意味着整体模型变得复杂，容易发生过拟合；选择较大的k值，就相当于用较大领域中的训练实例进行预测，其优点是可以减少泛化误差，但缺点是训练误差会增大。
这时候，与输入实例较远（不相似的）训练实例也会对预测器作用，使预测发生错误，且K值的增大就意味着整体的模型变得简单。
最近邻算法计算公式
最近邻算法计算公式最近邻算法（K-Nearest Neighbors algorithm，简称KNN算法）是一种常用的分类和回归算法。
该算法的基本思想是：在给定一个新的数据点时，根据其与已有的数据点之间的距离来判断其类别或预测其数值。
KNN算法的计算公式可以分为两个部分：距离计算和分类预测。
一、距离计算：KNN算法使用欧氏距离（Euclidean Distance）来计算数据点之间的距离。
欧氏距离是指在m维空间中两个点之间的直线距离。
假设有两个数据点p和q，p的坐标为(p1, p2, ..., pm)，q的坐标为(q1, q2, ..., qm)，则p和q之间的欧氏距离为：d(p, q) = sqrt((p1-q1)^2 + (p2-q2)^2 + ... + (pm-qm)^2)其中，sqrt表示求平方根。
二、分类预测：KNN算法通过比较距离，根据最近的K个邻居来进行分类预测。
假设有N个已知类别的数据点，其中k个属于类别A，另外K个属于类别B，要对一个新的数据点p进行分类预测，KNN算法的步骤如下：1.计算p与每个已知数据点之间的距离；2.根据距离的大小，将距离最近的K个邻居选取出来；3.统计K个邻居中每个类别的数量；4.根据数量的大小，将p分为数量最多的那个类别。
如果数量相同，可以通过随机选择或其他规则来决定。
其中，K是KNN算法的一个参数，表示选取最近的K个邻居进行分类预测。
K的选择通常是基于经验或交叉验证等方法来确定的。
较小的K值会使模型更加灵敏，但也更容易受到噪声的影响，较大的K值会使模型更加稳健，但也更容易混淆不同的类别。
总结起来，KNN算法的计算公式可以表示为：1.距离计算公式：d(p, q) = sqrt((p1-q1)^2 + (p2-q2)^2 + ... + (pm-qm)^2)2.分类预测步骤：1)计算p与每个已知数据点之间的距离；2)根据距离的大小，选取距离最近的K个邻居；3)统计K个邻居中每个类别的数量；4)将p分为数量最多的那个类别。
机器学习算法模型——K近邻法（KNN）
机器学习算法模型——K近邻法（KNN）1、基本概念K近邻法(K-nearest neighbors,KNN)既可以分类，也可以回归。
KNN做回归和分类的区别在于最后预测时的决策⽅式。
KNN做分类时，⼀般⽤多数表决法KNN做回归时，⼀般⽤平均法。
基本概念如下：对待测实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上⾯所说的K个邻居），这K个实例的多数属于某个类，就把该输⼊实例分类到这个类中2. KNN算法三要素 KNN算法主要考虑：k值的选取，距离度量⽅式，分类决策规则。
1） k值的选取。
在应⽤中，k值⼀般选择⼀个⽐较⼩的值，⼀般选⽤交叉验证来取最优的k值当K值较⼩，训练误差减⼩，泛化误差增⼤，模型复杂容易过拟合；当K值较⼤，泛化误差减⼩，训练误差增⼤，模型简单使预测发⽣错误（⼀个极端，K等于样本数m，则完全没有分类，此时⽆论测试集是什么，结果都属于训练集中最多的类） 2）距离度量。
Lp距离：误差绝对值p次⽅求和再求p次根。
欧式距离：p=2的Lp距离。
曼哈顿距离：p=1的Lp距离。
p为⽆穷⼤时，Lp距离为各个维度上距离的最⼤值 3）分类决策规则。
也就是如何根据k个最近邻决定待测对象的分类。
k最近邻的分类决策规则⼀般选⽤多数表决3. KNN基本执⾏步骤 1）计算待测对象和训练集中每个样本点的欧式距离 2）对上⾯的所有距离值排序 3）选出k个最⼩距离的样本作为“选民” 4）根据“选民”预测待测样本的分类或值4. KNN特点 1）原理简单 2）保存模型需要保存所有样本集 3）训练过程很快，预测速度很慢· 优点： 精度⾼、对异常值不敏感 可⽤于数值型数据和离散型数据（既可以⽤来估值，⼜可以⽤来分类）· 缺点： 时间复杂性⾼；空间复杂性⾼；需要⼤量的内存 样本不平衡问题（即有些类别的样本数量很多，⽽其它样本的数量很少）； ⼀般数值很⼤的时候不⽤这个，计算量太⼤。
但是单个样本⼜不能太少，否则容易发⽣误分。
KNN算法原理与应用
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KNN算法的sklearn实现
sklearn.neighbors模块集成了 k-近邻相关的类，KNeighborsClassifier用做kNN分类
树，KNeighborsRegressor用做kNN回归树。KNeighborsClassifier类的实现原型如下：
class sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights='uniform',
testData = [0.2, 0.1]
Result = classify(testData, group, labels, 3)
print(Result)
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KNN算法基本原理
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• 运行效果：
•
左下角两个点属于B类用蓝色点标识，右上角
两个点属于A类用红色标识。取k值为3时通过
kNN算法计算，距离测试点（0.2, 0.1）最近的
algorithm='auto', leaf_size=30, p=2, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=1,
**kwargs)
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KNN算法的sklearn实现
主要参数如下：
•
•
n_neighbors：整型，默认参数值为5。邻居数k值。
量的kNN搜索。
，适合于样本数量远大于特征数
KNN算法基本原理：距离计算
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在KNN算法中，如何计算样本间距离非常重要，下面我们介绍几种常见的
距离计算方法。
闵可夫斯基距离
闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）是一种常见的方法，用于衡量数值点之间距离。
KNN算法基本原理及其应用
KNN算法基本原理及其应用KNN(K-Nearest Neighbors)算法是一种基于统计学原理的分类算法，是机器学习中最简单、最基础的算法之一，也是分类领域中应用广泛的算法。
本文将从KNN算法的基本思想、实现过程及其应用等方面对其进行详细介绍。
一、KNN算法的基本思想KNN算法的基本思想是将待分类数据与已知类别的数据进行比较，将待分类数据归为与其最近的K个已知数据所属的类别中出现次数最多的类别。
这里的距离一般采用欧式距离或曼哈顿距离进行计算。
KNN算法基于一个简单的假设：与某个数据距离越近的数据在特征上越相似。
因此，KNN算法是一种基于相似度的分类算法。
二、KNN算法的实现过程KNN算法的实现过程主要包括以下三个步骤：1.计算距离。
对于测试样本，需要计算它与训练样本集中所有样本的距离。
距离的计算可以采用欧氏距离、曼哈顿距离、余弦距离等不同的度量方式。
在计算距离时，需要对所有特征属性值进行归一化处理，以避免由于某个特征属性的值过大而导致该特征的权重过大的问题。
2.选择K值。
根据前面计算出的所有距离，需要选择K个最近邻的训练样本点。
选取K值的大小直接影响了算法的准确率和耗时。
K值通常取奇数，以避免出现数据被平分到不同类别的情况。
3.分类决策。
根据K个最近邻样本所在的类别，可以采用投票的方式来进行分类。
即，将K个最近邻样本所在类别出现的次数进行统计，最终将测试样本分类为出现次数最多的那个类别。
如果有两类以上的类别出现次数相同，则需要考虑采用加权投票的方式。
三、KNN算法的应用KNN算法可以广泛应用于各种领域，例如：1.图像识别。
KNN算法可以通过比较图片的特征向量来进行相似度的计算，最终将图片分为不同的类别。
2.医学诊断。
KNN算法可以根据病人的临床表现特征来判断病人患有何种疾病。
3.航空预测。
KNN算法可以通过分析历史飞行数据，预测某个飞行计划的飞行时间和航线选择。
4.交通事故预测。
KNN算法可以通过分析历史交通事故数据，预测某个区域内发生交通事故的概率，以便采取对应的预防措施。
knn算法的基本原理及公式
knn算法的基本原理及公式KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种常用的分类和回归算法，它的基本原理简单而直观。
KNN算法的核心思想是通过找出与待分类样本最相似的K个已知类别样本，根据这K个样本的类别多数表决的原则，来判断待分类样本属于何种类别。
KNN算法步骤如下：1. 首先，我们需要将训练样本集中的每个样本点的特征向量表示成一个点在n维空间中的坐标，每个坐标轴代表一个特征属性。
2. 对于一个待分类的样本点，我们需要计算它与训练样本集中每个样本点的距离。
常用的距离度量方法有欧式距离、曼哈顿距离等。
3. 然后，根据上一步计算得到的距离，从小到大对训练样本集进行排序。
4. 接下来，选择距离待分类样本点最近的K个样本点。
5. 最后，根据这K个样本点的类别进行多数表决，将待分类样本点归为类别最多的一类。
KNN算法的公式表示如下：对于一个样本点x，其特征属性表示为(x1, x2, ..., xn)。
训练样本集中的某个样本点i表示为(xi1, xi2, ..., xin)，则样本点x和样本点i之间的欧氏距离d(x, i)为：d(x, i) = √((x1 - xi1)^2 + (x2 - xi2)^2 + ... + (xn - xin)^2)找出距离样本点x最近的K个样本点后，根据多数表决原则，可将样本点x归为其中样本类别最多的一类。
KNN算法的特点是简单易于理解，适用于多种领域的分类问题。
它没有明确的训练过程，只需要保存训练样本集，因此训练时间很短，预测效率较高。
但是，KNN算法在处理大规模数据集时，计算距离的复杂度较高，需要耗费较多的计算资源。
另外，KNN算法对数据集中的噪声和异常值比较敏感，需要进行数据预处理和特征选择。
总的来说，KNN算法是一种简单但有效的分类方法。
通过寻找与待分类样本最相似的K个已知类别样本，它可以进行准确的分类和回归预测。
在实际应用中，可以根据具体的需求和问题特点，选择合适的K 值和距离度量方法，以获得更好的分类性能。
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knn算法的基本要素
KNN算法的基本要素
KNN算法是一种非常常见的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。
在这篇文章中，我们将介绍KNN算法的基本要素，包括什么是KNN算法、KNN算法的工作原理、如何选择k值、如何选择距离度
量以及如何处理数据集中的缺失值。
什么是KNN算法？
KNN（k-Nearest Neighbors）算法是一种基于实例的学习方法。
它
通过找到与新数据点最近邻居进行预测。
在分类问题中，预测结果为
新数据点所属类别中出现次数最多的类别；在回归问题中，预测结果
为最近邻居的平均值或加权平均值。
KNN算法的工作原理
KNN算法主要有以下三个步骤：
1. 计算距离：对于每个测试样本，计算它与所有训练样本之间的距离。
2. 选择k值：根据距离从小到大排序后，选择前k个样本作为最近邻居。
3. 预测：对于分类问题，预测结果为前k个最近邻居中出现次数最多的类别；对于回归问题，预测结果为前k个最近邻居的平均值或加权平均值。
如何选择k值？
选择k值是KNN算法中一个重要的问题。
如果k值太小，模型会过拟合；如果k值太大，模型会欠拟合。
通常情况下，我们可以使用交叉验证来选择最优的k值。
如何选择距离度量？
在KNN算法中，距离度量是一个非常重要的因素。
常用的距离度量包括欧几里得距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离等。
在实际应用中，我们需要根据具体问题来选择合适的距离度量。
如何处理数据集中的缺失值？
在实际应用中，数据集中经常会存在缺失值。
对于KNN算法来说，我们可以使用以下两种方法来处理缺失值：
1. 删除缺失样本：如果缺失样本占比较小，可以直接删除这些样本。
2. 填充缺失值：如果缺失样本占比较大，可以使用插补法（interpolation）或者估计法（estimation）来填充缺失值。
总结
KNN算法是一种基于实例的学习方法，在分类和回归问题中都有广泛应用。
在使用KNN算法时，需要注意选择合适的k值和距离度量，同时需要处理数据集中的缺失值。