分类算法综述及kNN全解

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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。

分类算法综述

分类算法综述分类算法综述分类算法是一种机器学习技术，它的目标是将输入数据分成不同的类别。

分类算法广泛应用于数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。

本文将对常见的分类算法进行综述。

1. 朴素贝叶斯分类算法朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。

该算法的核心思想是通过先验概率和条件概率来计算后验概率，从而确定每个类别的概率。

朴素贝叶斯分类算法的优点是简单易懂，适用于大规模数据集。

2. 决策树分类算法决策树分类算法是一种基于树形结构的分类算法。

该算法通过对训练数据进行分析，构建一棵决策树，用于对新数据进行分类。

决策树分类算法的优点是易于理解和实现，同时可以处理具有非线性关系的数据。

3. 支持向量机分类算法支持向量机分类算法是一种基于间隔最大化的分类算法。

该算法通过将数据映射到高维空间，使得数据在该空间中可以被线性分割，从而实现分类。

支持向量机分类算法的优点是对于高维数据具有很好的分类效果。

4. 最近邻分类算法最近邻分类算法是一种基于距离度量的分类算法。

该算法的核心思想是找到离待分类数据最近的K个已知分类的数据，通过它们的类别来确定待分类数据的类别。

最近邻分类算法的优点是简单易懂，适用于多分类问题。

5. 随机森林分类算法随机森林分类算法是一种基于决策树的集成学习算法。

该算法通过对训练数据随机采样，并对每个采样数据构建一棵决策树，最终将这些决策树集成起来进行分类。

随机森林分类算法的优点是对于噪声数据具有很好的分类效果。

总的来说，不同的分类算法在处理不同类型的数据和问题时具有各自的优缺点。

选择合适的分类算法需要考虑数据的特点、算法的性能以及应用场景等因素。

KNN算法原理以及代码实现

KNN算法原理以及代码实现⼀、KNN简述KNN是⽐较经典的算法，也是是数据挖掘分类技术中最简单的⽅法之⼀。

KNN的核⼼思想很简单：离谁近就是谁。

具体解释为如果⼀个实例在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最近邻）的实例中的⼤多数属于某⼀个类别，则该实例也属于这个类别。

换个说法可能更好理解，⽐如⼀个⼀定范围的平⾯随机分布着两种颜⾊的样本点，在这个平⾯内有个实例点不知道它是什么颜⾊，因此通过它周边的不同颜⾊的点分布情况进⾏推测，假设取K=3，意思是在离这个实例点最近的样本点中去前三个最近的，然后看这三个当中那种类别占⽐⼤，就判断该实例点属于那个类别的，当k=5的时候也⼀样这样判断，因此k的取值很关键，通常不会超过20。

当然，因为每个样本有多个特征，因此实际⼯作中，这个‘平⾯’就是三维甚⾄是多维的，道理是⼀样的。

如图：⼆、KNN算法原理在KNN中，通过计算对象间距离来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⽒距离或曼哈顿距离：对KNN算法的思想总结⼀下：就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，其算法的描述为：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。

三、KNN算法优缺点以及算法改进优缺点：1、简单，易于理解，是⼀个天然的多分类器；2、不需要庞⼤的样本数据也可以完成⼀个简单的分类；3、不需要训练和求解参数（既是优点也是缺点）；4、数据量⼤的时候，计算量也⾮常⼤（样本多，特征多）；5、不平衡样本处理能⼒差；6、并没有学习和优化的过程，严格来说不算是机器学习。

改进：进⾏加权平均，离得近的样本给予更⼤的权重，离得远的样本使其权重变⼩。

KNN讲解

成绩和毕业设计成绩4个维度（属性）作为探讨学生就业状态的主要影响因素。
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计算相似度
设两个特征向量分别为X=（x1,x2,...,xn）和Y=(y1,y2,...yn)
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将需要预测的学生的特征向量与训练集中的所有特征向量，用上述公式计算出距离，将各个距离值排序，将最距离小的排在前面，最后取前k个样本，得出在这k个样本中，国企、外企、私企所占比例，比例最大的就是该预测样本所属于的类别。
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传统KNN算法实验结果
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改进
1、样本特征加权处理
传统的方法认为样本各个特征（属性）的作用是相同的，即权重相同，无法体现各特征与分类间的关系。如果有些特征与分类相关度很高，有些很低，则其分类误差就会较大。
，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。该算法只计算“最近的”邻居样本，如果某一类的样本数量很大，那么可能目标样本并不接近这类样本，却会将目标样本分到该类下，影响分类准确率。
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(3)样本库容量依赖性较强； (4)K值不好确定；
(1)从降低计算复杂度的角度当样本容量较大以及特征属性较多时，KNN算
法分类的效率就将大大降低。可以采用以下方法进行改进。 ✓如果在使用KNN算法之前对样本的属性进行约简，删除那些对分类结果影响较小（不重要）的属性，则可以用KNN算法快速地得出待分类样本的类别，从而可以得到更好的效果。

分类算法综述

分类算法综述1 分类算法分类是数据挖掘中的一个重要课题。

分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。

分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。

分类可描述如下：输入数据，或称训练集（Training Set），是一条条的数据库记录（Record）组成的。

每一条记录包含若干个属性（Attribute），组成一个特征向量。

训练集的每条记录还有一个特定的类标签（Class Label）与之对应。

该类标签是系统的输入，通常是以往的一些经验数据。

一个具体样本的形式可为样本向量：（v1,v2,…, vn ;c）。

在这里vi表示字段值，c表示类别。

分类的目的是：分析输入数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性,为每一个类找到一种准确的描述或者模型。

这种描述常常用谓词表示。

由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。

尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的，我们仍可以由此预测这些新数据所属的类。

注意是预测，而不能肯定，因为分类的准确率不能达到百分之百。

我们也可以由此对数据中的每一个类有更好的理解。

也就是说：我们获得了对这个类的知识。

2 典型分类算法介绍解决分类问题的方法很多，下面介绍一些经典的分类方法，分析各自的优缺点。

2.1 决策树分类算法决策树（Decision Tree）是一种有向无环图（Directed Acyclic Graphics,DAG）。

决策树方法是利用信息论中的信息增益寻找数据库中具有最大信息量的属性字段，建立决策树的一个结点，在根据该属性字段的不同取值建立树的分支，在每个子分支子集中重复建立树的下层结点和分支的一个过程。

构造决策树的具体过程为：首先寻找初始分裂，整个训练集作为产生决策树的集合，训练集每个记录必须是已经分好类的，以决定哪个属性域（Field）作为目前最好的分类指标。

一般的做法是穷尽所有的属性域，对每个属性域分裂的好坏做出量化，计算出最好的一个分裂。

KNN讲解

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(2)从优化相似度度量方法的角度
基本的KNN算法基于欧几里得距离来计算样本的相似度，这种方法对噪声特征非常敏感。为了改变传统KNN算法中特征作用相同的缺陷，可在度量相似度的距离公式中给特征赋予不同权重，特征的权重一般根据各个特征在分类中的作用设定。
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(3)样本库容量依赖性较强； (4)K值不好确定； k 值选择过小，得到的近邻数过少，会降低分类精度，同时也会放大噪声数据的干扰；而 k 值选择过大，如果待分类样本属于训练集中包含数据较少的类，那么在选择 k 个近邻的时候，实际上并不相似的数据也被包含进来，造成噪声增加而导致分类效果的降低。
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改进的KNN算法实验结果
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小结： KNN算法简单，易于实现，但当样本规模很大时，其复杂度会很大，所谓“适合的就是最好的”，在选择分类算法时我们应该根据具体应用的需求，选择适当的分类算法。
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设两个特征向量分别为X=（x1,x2,...,xn）和Y=(y1,y2,...yn)
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将需要预测的学生的特征向量与训练集中的所有特征向量，用上述公式计算出距离，将各个距离值排序，将最距离小的排在前面，最后取前k个样本，得出在这k个样本中，国企、外企、私企所占比例，比例最大的就是该预测样本所属于的类别。
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4 KNN的优缺点

knn算法原理

knn算法原理KNN（K近邻算法）是一种基于实例的机器学习算法，是机器学习领域中非常常见的算法。

KNN法的基本思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相近的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于该类别。

KNN法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。

KNN法的基本原理是：在给定一个未知类别的对象（样本数据）时，根据其特征属性和它最接近的K个已经知道分类的样本，对这个对象进行分类。

KNN法就是从训练集中找出这K个“邻居”，根据这K 个“邻居”的类别，来确定当前未知类别的对象的分类。

KNN法的基本流程如下：1. 从训练集中计算测试实例与每个训练集实例之间的距离；2.据距离选择K个最近邻；3.据K个邻居的类别，通过投票或者加权求和，确定测试实例的类别。

KNN法使用数据中“靠近”的训练实例来预测未知实例，因此，KNN法是一种基于实例的学习算法。

KNN法的实质是在训练集中查找与当前输入实例最在的 K 个实例，并将它们的“类标记”作为对应的输入实例的预测。

KNN法的优点是：1. KNN法的思想简单，实现容易，它不需要学习过程，也不需要假设数据的分布，只需要保存所有数据实例；2.实际数据建模时，可以有效地处理属性间关系比较复杂和数据不平衡的情况；3. KNN法可以灵活地处理不同的数据类型。

KNN法也存在一些缺点：1. KNN法需要大量的计算，当训练数据集特别大的时候，搜索K 个最近邻计算量就比较大，可能会耗费较多的时间；2. KNN法的效果依赖于k的值，但是k的值没有一个理论上的确定方法，只能选取不同的k值进行实验；3. KNN法不能很好地处理类别不平衡问题，因为它采用的算法是加权求和，类别不平衡的情况下，加权求和会倾向于那些比较多的类别；4. KNN法的思想是当前的数据点的类别取决于它的K个邻居，而这里的K个邻居都是已经被正确分类的，即每个邻居都是“正确”的，这种认为是不合理的，因为它假定K个邻居的类别都被正确分类了，而这并不一定是真的。

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邮件
分类算法
正常邮件垃圾邮件
数值预测
数值预测(numeric prediction)是预测一个连续值或有序值，而不是类标号
例如预测某同学在期末考试中的成绩为95分，95是一个数值，而不是“树”、“船”这样的类标号
分类和数值预测是“预测问题”的两种主要类型，简单起见，在不产生混淆时，使用较短术语“预测”表示“数值预测”
模型
可将模型看成一个映射或函数 y = f(X)，其中X是特征向量给定未知实例的特征向量X，算法即可得出其关联的y的值分类和预测算法的训练过程即是为了从训练数据中“学习”
得到这个函数，进而用于未知数据
分类算法的评价
预测的准确率正确地预测新的或先前未见过的数据的类标号的能力
速度构造模型的速度、利用模型进行分类的速度
基于实例的表达
直接将训练样本保存下来，使用实例本身来表达所学到的 (知识)，而不是推断出一个规则集或决策树，并保存它
数据挖掘
王成华侨大学计算机科学与技术学院
/ml/data
/v_july_v/article/details/6142146 数据挖掘领域十大经典算法
你见或不见，我都在那里
示例来源于July博客: /v_july_v/article/details/7577684
基于决策树的表达
晴温度
天气多云
小雨
去玩
刮大风
<=35度
>35度
去玩
不要去玩
是
否
不要去玩
去玩
基于规则的表达
IF 天气 = 多云 THEN 去玩 IF 天气 = 晴 AND 温度 <= 35 THEN 去玩 IF 天气 = 晴 AND 温度 > 35 THEN 不要去玩 IF 天气 = 小雨 AND 刮大风 THEN 不要去玩 IF 天气 = 小雨 AND 没有刮大风 THEN 去玩
/v_july_v/article/details/7577684
主要内容
分类和预测知识的表达基于距离的分类
聚类
聚类(Clustering) 解决的是事物分组的问题，目的是将类似的事物放在一起
聚类算法
(k-Means, DBSCAN...)
线性模型的输出仅是实例的各属性的加权求和
y w0 w1x1 w2 x2 w3x3 ... wn xn
其中y为输出，(x1, x2, x3...xn)为特征向量，w0, w1, w2...wn为权值，将由算法学习得到
例如，给定学生的特征向量(x1, x2, x3...)，预测模型可表示为
数值预测过程
数值预测也是一个两步过程，和分类过程类似，只不过没有“类标号属性”，因为要预测的属性值是连续值，而不是分类的(离散值)
例如预测某同学的期末考试成绩得分，如果转换成预测某同学的期末考试成绩“是否合格”，该数据挖掘任务就由数值预测变成了分类。
有监督和无监督学习
监督学习 (Supervised learning)
分类
分类(Classification)是解决“这是什么?”的问题，分类所承担的角色就如同回答小孩子的问题“这是一只船”， “这是一棵树”等。
把每个数据点分配到合适的类别中，即所谓的“分类”
例如，邮件系统接收到一封陌生邮件时，算法能识别出该邮件是否垃圾邮件。聚类能将一堆邮件分成两组，但不知道哪组是垃圾邮件
训练集是带有类标签的，例如邮件系统中针对每封训练邮件，都标记好是否垃圾邮件学习是在训练样本的“指导”下操作的，“指导”指每个训练样本都有一个明确的结论(类别)，故称有“监督”学习分类算法是有监督的机器学习算法
无监督学习 (Unsupervised learning)
学习不是在训练样本的“指导”下操作的让计算机自己去学习怎样做一件事情聚类算法是无监督的机器学习算法
分类的两个步骤
训练模型：对一个类别已经确定的训练集创建模型用于创建模型的数据集叫做训练集每一条记录都属于一个确定的类别或类标号
模型使用：用创建的模型预测未来或者类别未知的记录
分类过程：训练模型
训练集
分类算法
天气
气温
湿度
晴
中
中
雨
低
高
晴
高
低
...
适合运动是否否
模型
IF 气温低 THEN 不适合运动 ......
分类过程：测试模型
测试集
天气晴雨晴 ...
气温中低高
湿度中高低
适合运动
分类算法
模型
真实结果：不适合运动
预测结果：不适合运动
分类过程：训练集和测试集的划分
十折交叉验证留一法过拟合
分类过程：使用模型
未分类数据 (天气晴，温度高，湿度中等)
分类算法
模型
不适合运动
成绩 50 0.8x1 0.2x2 0.6x3 ...
其中50, 0.8, 0.2, 0.6...的值将由算法学习得到
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两类错误查全率查准率精度
主要内容
分类和预测知识的表达基于距离的分类
基于线性模型的表达