KNN分类算法
knn算法的实现方法
knn算法的实现方法KNN算法是一种常见的分类算法，其全称为K-Nearest Neighbor算法，即K近邻算法。
该算法的基本思想是：对于一个未知样本，找到与其最近的K个已知样本，将这K个样本中出现最多的类别作为该未知样本的类别。
KNN算法的实现方法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理在使用KNN算法进行分类之前，需要对数据进行预处理。
预处理的主要目的是将数据转换为算法能够处理的形式。
具体来说，需要将数据转换为数值型数据，并进行归一化处理。
这样可以避免不同特征之间的差异对分类结果的影响。
2. 计算距离KNN算法的核心是计算样本之间的距离。
常用的距离计算方法有欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。
在计算距离时，需要考虑不同特征之间的权重，以避免某些特征对距离的影响过大。
3. 选择K值K值的选择对KNN算法的分类结果有很大的影响。
一般来说，K值越小，模型越复杂，容易出现过拟合；K值越大，模型越简单，容易出现欠拟合。
因此，需要通过交叉验证等方法来选择合适的K值。
4. 进行分类在计算出样本之间的距离并选择好K值之后，就可以进行分类了。
具体来说，需要找到与未知样本最近的K个已知样本，并统计这K个样本中出现最多的类别。
将该类别作为未知样本的类别即可。
KNN算法的优缺点：优点：1. 简单易懂，易于实现。
2. 对于非线性数据具有较好的分类效果。
3. 对于小样本数据具有较好的分类效果。
缺点：1. 计算复杂度高，需要计算每个未知样本与所有已知样本之间的距离。
2. 对于高维数据，距离计算会受到维度灾难的影响。
3. 对于不平衡数据，容易出现分类偏差。
总结：KNN算法是一种简单易懂的分类算法，其实现方法也比较简单。
但是，KNN算法也存在一些缺点，如计算复杂度高、对高维数据不适用等。
因此，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的算法。
knn分类算法计算过程
knn分类算法计算过程
K-近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种常用的非参数化
的分类算法。
它的基本思想是通过计算样本间的距离来进行分类。
KNN算法的计算过程如下：
1. 初始化数据集：将训练数据集以及相应的类别标签加载到内存中。
2. 计算距离：对于待分类的样本，计算它与所有训练样本之间的距离。
常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离等。
3. 选择K值：设置一个K的值，表示取距离最近的K个训练
样本进行分类。
4. 确定邻居：根据计算得到的距离，选择距离最近的K个训
练样本作为待分类样本的邻居。
5. 统计类别：根据邻居的类别标签，对待分类样本进行分类。
可以根据邻居的类别进行投票，或者计算邻居的类别的加权平均值来确定待分类样本的类别。
6. 输出结果：将待分类样本归入到所属的类别中。
需要注意的是，KNN算法中的K值的选择会影响分类的结果。
选取较小的K值可能会导致过拟合，而选择较大的K值可能
会导致欠拟合。
总结起来，KNN算法的计算过程包括初始化数据集、计算距离、选择K值、确定邻居、统计类别和输出结果等步骤。
通
过计算样本间的距离来进行分类。
KNN算法
KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)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算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。
该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。
KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。
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)，如权值与距离成正比（组合函数）。
该算法在分类时有个主要的不足是，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，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，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近目标样本。
无论怎样，数量并不能影响运行结果。
可以采用权值的方法（和该样本距离小的邻居权值大）来改进。
该方法的另一个不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点。
目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。
该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。
knn 算法
一、介绍KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover 和Hart于1968年提出，是最简单的机器学习算法之一，属于有监督学习中的分类算法。
算法思路简单直观：分类问题：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是分类算法。
二、原理2.1 K值取几个最近的邻居数据来判断分类牛马哥在这里呈上KNN分类算法最经典的图片，用三角形、圆形和矩形这种最少儿的图片来解释图上前提解释：假设x和y是我们这次的特征值，绿色的矩形是我们想要预测的数据，图上的三角形和圆形是我们已知的数据集，我们需要通过现有的数据集来判断绿色矩形是三角形还是圆形。
当K = 3，代表选择离绿色矩形最近的三个数据，发现三个数据中三角形比较多，所以矩形被分类为三角形当K = 5，代表选择离绿色矩形最近的三个数据，发现五个数据中圆形最多，所以矩形被分类为圆形所以K值很关键，同时建议k值选取奇数。
2.2 距离问题在上面的原理中还有一个关键问题，就是怎么判断距离是否最近。
在这里采用的是欧式距离计算法：下图是在二维的平面来计算的，可以当作是有两个特征值那如果遇到多特征值的时候，KNN算法也是用欧式距离，公式如下：从这里就能看出KNN的问题了，需要大量的存储空间来存放数据，在高维度（很多特征值输入）使用距离的度量算法，电脑得炸哈哈，就是极其影响性能（维数灾难）。
而且如果要预测的样本数据偏离，会导致分类失败。
优点也是有的，如数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感；理论成熟，思想简单。
三.KNN特点KNN是一种非参的，惰性的算法模型。
什么是非参，什么是惰性呢？非参的意思并不是说这个算法不需要参数，而是意味着这个模型不会对数据做出任何的假设，与之相对的是线性回归（我们总会假设线性回归是一条直线）。
也就是说KNN建立的模型结构是根据数据来决定的，这也比较符合现实的情况，毕竟在现实中的情况往往与理论上的假设是不相符的。
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——分类部分
KNN算法——分类部分1.核⼼思想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属于某⼀个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。
也就是说找出⼀个样本的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。
下⾯看⼀个例⼦，⼀个程序员⾯试结束后，想想知道是否拿到offer，他在⽹上找到⼏个⼈的⼯作经历和⼤概薪资，如下，X为年龄，Y为⼯资;当k取1的时候，我们可以看出距离最近的no offer，因此得到⽬标点为不被录⽤。
当k取3的时候，我们可以看出距离最近的三个，分别是有offer 和no offer，根据投票决定 offer的票数较⾼为2 ，所以被录⽤。
算法流程1. 准备数据，对数据进⾏预处理，常⽤⽅法，特征归⼀化、类别型特征的处理、⾼维组合特征的处理、组合特征的处理、⽂本表⽰模型的模型处理、Word2Vec、图像数据不⾜时的处理⽅法2. 选⽤合适的数据结构存储训练数据和测试元组，根据模型验证⽅法，把样本划分不同的训练集和测试集，⽐如holdout只需要划分为两个部分，交叉验证划分为k个⼦集，⾃助法跟着模型来3. 设定参数，如k的取值，这个涉及到超参数调优的问题，⽹络搜索、随机搜索、贝叶斯算法等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Lmax6. 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。
8. 测试元组集测试完毕后计算误差率，继续设定不同的k值重新进⾏训练，最后取误差率最⼩的k 值。
knn算法的例子
knn算法的例子k-最近邻算法（k-nearest neighbors，简称k-NN）是一种常用的分类和回归算法。
它基于一个简单的假设：如果一个样本的k个最近邻属于某个类别，那么该样本也很可能属于该类别。
k-NN算法非常直观和易于理解，因此被广泛应用于各种领域。
下面将以几个具体的例子来说明k-NN算法的应用。
1. 手写数字识别在机器学习领域，手写数字识别是一个经典的问题。
k-NN算法可以用于将手写数字图片分类成0到9之间的数字。
基于已有的数字图片数据集，可以计算待分类图片与每个已有图片的距离，并找出k 个最近邻。
然后根据这k个最近邻的标签来判断待分类图片的数字。
2. 电影推荐系统在电影推荐系统中，k-NN算法可以根据用户的历史评分和其他用户的评分来预测用户可能喜欢的电影。
通过计算待推荐电影与用户历史评分电影的相似度，找出k个最相似的电影，并根据这些电影的评分来预测用户对待推荐电影的评分。
3. 股票市场预测k-NN算法可以用于预测股票市场的趋势。
基于已有的股票数据，可以计算待预测股票与历史股票的相似度，并找出k个最相似的股票。
然后根据这k个股票的涨跌情况来预测待预测股票的涨跌。
4. 医学诊断在医学诊断中，k-NN算法可以帮助医生根据患者的各项指标来预测患有哪种疾病。
通过计算待预测患者与已有患者的相似度，找出k 个最相似的患者，并根据这些患者的疾病情况来预测待预测患者的疾病。
5. 文本分类k-NN算法可以用于文本分类，例如将新闻文章分类成不同的主题。
基于已有的训练数据，可以计算待分类文本与每个已有文本的相似度，并找出k个最相似的文本。
然后根据这k个文本的主题来预测待分类文本的主题。
6. 信用评估在信用评估中，k-NN算法可以用于预测申请贷款的人是否具有良好的信用记录。
通过计算待评估人员与已有人员的相似度，找出k个最相似的人员，并根据这些人员的信用记录来预测待评估人员的信用状况。
7. 图像处理k-NN算法可以用于图像处理，例如图像分类和图像检索。
花数据 knn 分类 计算题
一、KNN算法简介K最近邻（KNN）算法是一种常用于分类和回归的非参数统计方法。
它的基本思想是通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。
KNN算法的分类过程是通过算法找到与新数据点最近邻的K个训练样本，并使用这些邻居的类别来预测新数据点的分类。
二、KNN算法的步骤1. 选择合适的K值：KNN算法中的K代表选取的邻居个数，通常选择一个较小的K值，但K值的选择需要根据具体问题和数据集进行调整。
2. 计算距离：通过选择合适的距离度量方式，计算新数据点和训练样本之间的距离。
常用的距离度量方式包括欧氏距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离。
3. 找到K个最近邻：根据计算出的距离找到K个最近邻的训练样本。
4. 多数表决：根据K个最近邻的类别进行多数表决，将新数据点归为出现次数最多的类别。
三、KNN算法的优缺点1. 优点：（1）简单易理解：KNN算法的原理简单，易于理解和实现。
（2）对异常值不敏感：KNN算法能够有效处理数据中的异常值。
（3）适用性广泛：KNN算法适用于各种类型的数据和问题，包括分类和回归。
2. 缺点：（1）计算复杂度高：KNN算法需要计算新数据点和所有训练样本之间的距离，当训练样本规模较大时，计算复杂度较高。
（2）需要大量内存：KNN算法需要存储所有训练样本，对内存要求较高。
（3）预测时间较长：KNN算法在预测过程中需要对K个最近邻进行计算，预测时间较长。
四、KNN算法的应用1. 图像识别：KNN算法常用于图像识别领域，通过计算图像像素点之间的距离来进行分类。
2. 推荐系统：KNN算法可用于基于用户行为数据进行推荐，比如通过用户对商品的喜好来推荐相似的商品。
3. 医疗诊断：KNN算法可根据病人的特征数据进行疾病预测和诊断。
4. 地理信息系统：KNN算法可以用于地理信息系统中对地理位置和地理特征进行分类和分析。
五、KNN算法的改进1. 权重KNN算法：在计算最近邻时，赋予距离较近的点更大的权重，以减小距离较远的点对分类结果的影响。
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算法描述
• 该算法的基本思路是：在给定新文本后，考虑在训练文本 集中与该新文本距离最近（最相似）的 K 篇文本，根据这 K 篇文本所属的类别判定新文本所属的类别 • 右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类， 是红色三角形还是蓝色四方形？如果 K=3，由于红色三角形所占比例为2/3， 绿色圆将被赋予红色三角形那个类， 如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5， 因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。
• 其中， x为新文本的特征向量， Sim(x,di)为相似度计算公 式，与上一步骤的计算公式相同，而y(di,Cj)为类别属性函 数，即如果di 属于类Cj ，那么函数值为 1，否则为 0。 • 五、:比较类的权重，将文本分到权重最大的那个类别中。
运行结果
• 训练及测试样例
k 近邻算法(knn, k nearest neighbor)
算法基本介绍
• k近邻的非正式描述，就是给定一个样本集 exset，样本数为M，每个样本点是N维向量， 对于给定目标点d，d也为N维向量，要从 exset中找出与d距离最近的k个点(k<=N)， 当k=1时，knn问题就变成了最近邻问题。 最原始的方法就是求出exset中所有样本与d 的距离，进行按出小到大排序，取前k个即 为所求，但这样的复杂度为O(N)，当样本一、:根据特征项集合重新描述训练文本向量 二、:在新文本到达后，根据特征词分词新文本， 确定新文本的向量表示 三、:在训练文本集中选出与新文本最相似的 K 个文本，计算公式为：
算法描述
• 其中，K 值的确定目前没有很好的方法，一般采用先定一 个初始值，然后根据实验测试的结果调整 K 值，一般初始 值定为几百到几千之间。（这里K采取随机取值） • 四、:在新文本的 K 个邻居中，依次计算每类的权重，计 算公式如下：