kNN算法是监督学习中分类方法的一种
knn 余弦相似度和欧式距离
KNN算法在机器学习领域中被广泛应用，它是一种监督学习算法，用于分类和回归。
KNN算法的核心思想是基于已知类别的数据集，通过测量新数据点与已知类别数据点之间的距离来进行分类。
在KNN算法中，常用的距离度量有欧氏距离和余弦相似度。
在本文中，我们将深入探讨这两种距离度量的特点和应用，以便更好地理解它们在KNN算法中的作用。
1. 欧氏距离欧氏距离是最常见的距离度量方式之一，它衡量的是两个点之间的直线距离。
在二维空间中，欧氏距离的计算公式为：\[d(x,y) = \sqrt{(x1-y1)^2 + (x2-y2)^2}\]其中，\(x\)和\(y\)分别是两个点的坐标，\(x1\)和\(y1\)是\(x\)和\(y\)的第一个维度的坐标，\(x2\)和\(y2\)是\(x\)和\(y\)的第二个维度的坐标。
2. 余弦相似度余弦相似度是衡量两个向量方向的夹角的相似程度，它不考虑向量的大小。
在KNN算法中，常用余弦相似度来衡量特征向量之间的相似程度。
余弦相似度的计算公式为：\[similarity = \frac{A \cdot B}{||A|| \times ||B||}\]其中，\(A\)和\(B\)分别是两个特征向量，\(A \cdot B\)是\(A\)和\(B\)的点积，\(||A||\)和\(||B||\)分别是\(A\)和\(B\)的范数。
3. 欧氏距离和余弦相似度的比较欧氏距离和余弦相似度在KNN算法中的作用略有不同。
欧氏距离更适用于数值型特征，它能够更好地反映不同特征之间的绝对距离。
而余弦相似度更适用于文本分类、推荐系统等领域，它能够更好地反映特征向量之间的相对方向。
4. 个人观点和理解在实际应用中，选择欧氏距离还是余弦相似度取决于数据的特征和具体情况。
在处理数值型特征时，欧氏距禿更能反映特征之间的绝对距离，更适合于KNN算法的分类。
而在处理文本分类、推荐系统等领域时，余弦相似度能更好地反映特征向量之间的相对方向，更适合于KNN算法的应用。
国开期末考试《人工智能》机考试题及答案(第6套)
国开期末考试《人工智能》机考试题及答案(第6套)一、选择题（每题2分，共20分）1. 下列哪一项不是人工智能的研究领域？A. 机器学习B. 计算机视觉C. 生物学D. 自然语言处理[答案：C]2. 下列哪种算法是监督学习？A. 决策树B. 聚类分析C. 人工神经网络D. 支持向量机[答案：D]3. 在深度学习中，哪种网络结构常用于图像分类任务？A. RNNB. CNNC. LSTMD. MLP[答案：B]4. 下列哪种方法不是文本分类中常用的特征提取方法？A. 词袋模型B. TF-IDFC. Word2VecD. RNN[答案：D]5. 下列哪种方法不属于生成对抗网络（GAN）的应用场景？A. 图像生成B. 图像修复C. 文本生成D. 目标检测[答案：D]二、填空题（每题2分，共20分）1. 机器学习可以分为_____和无监督学习两种类型。
[答案：监督学习]2. K-近邻算法（KNN）的核心思想是_____。
3. 支持向量机（SVM）是一种基于_____的分类方法。
[答案：统计学习理论]4. 卷积神经网络（CNN）常用于处理_____类型的数据。
[答案：图像]5. 在自然语言处理中，词嵌入（Word Embedding）是将词汇表示为_____的过程。
[答案：固定维度的向量]三、判断题（每题2分，共20分）1. 人工智能的目标是让机器具备人类的思维和行为能力。
[答案：正确][答案：正确]3. 深度学习是一种基于生物神经网络的计算模型。
[答案：正确]4. RNN（循环神经网络）可以处理变长的序列数据。
[答案：正确]5. GAN（生成对抗网络）只能用于图像生成任务。
[答案：错误]四、简答题（每题10分，共30分）1. 简述朴素贝叶斯分类器的工作原理。
[答案：朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的分类方法。
给定一个待分类的样本，朴素贝叶斯分类器会计算该样本属于每个类别的概率，然后选择概率最大的类别作为最终的预测结果。
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数据分类的目的和方法有哪些？
数据分类是一种重要的数据分析技术，其目的是根据数据的特征和属性，将其划分为不同的类别或组群，以便更好地理解和利用这些数据。
数据分类在各个领域都有广泛的应用，如商业、医疗、金融、科研等。
一、数据分类的目的1. 数据理解和组织：通过数据分类，人们可以更好地理解数据的内在结构和关系，将数据组织成有序的形式，方便后续的数据分析和处理。
2. 数据挖掘和预测：通过对历史数据进行分类，可以发现数据中的模式和趋势，为未来的数据分析和预测提供依据。
数据分类有助于识别数据的特征和规律，从而进行更深入的数据挖掘。
3. 决策支持：数据分类可以为决策提供有力支持。
通过对数据进行分类，可以识别出不同类别的数据特征和属性，为决策者提供有价值的参考信息。
4. 提高数据处理效率：通过对数据进行分类，可以针对不同类别的数据采用不同的处理方法，从而提高数据处理的效率和准确性。
二、数据分类的方法数据分类的方法主要分为监督学习和非监督学习两类。
监督学习是指在数据分类前已经知道数据的标签或类别，而非监督学习则是在没有先验知识的情况下，根据数据之间的相似性和关联性进行分类。
1. 监督学习方法：（1）决策树分类：决策树是一种常用的监督学习分类方法。
它通过构建一棵决策树，将数据按照不同的特征和属性进行划分，从而达到分类的目的。
决策树分类方法简单易懂，可视化效果好，但在处理高维度和大规模数据时可能会受到限制。
（2）支持向量机（SVM）：SVM 是一种基于统计学习理论的分类方法。
它通过寻找一个最优超平面，将数据划分为不同的类别。
SVM 在处理高维度和非线性数据时表现出色，且具有较好的泛化能力。
（3）神经网络：神经网络是一种模仿生物神经元结构和功能的信息处理技术。
通过多层的神经网络模型对数据进行逐层的学习和训练，最终实现数据的分类。
神经网络具有强大的学习能力和复杂的模式识别能力，在处理复杂数据分类问题上具有很好的性能。
（4）K近邻（KNN）：KNN 是一种基于实例的学习算法。
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。
监督学习的分类算法
监督学习的分类算法
在机器学习中，无监督学习（Unsupervised learning）就是聚类，事先不知道样本的类别，通过某种办法，把相似的样本放在一起归位一类；而监督型学习（Supervised learning）就是有训练样本，带有属性标签，也可以理解成样本有输入有输出。
所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。
回归（Regression）和分类（Classification）的算法区别在于输出变量的类型，定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。
以下是一些常用的监督型学习方法。
一．K-近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN），K-近邻是一种分类算法，其思路是：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。
K通常是不大于20的整数。
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。
二. 决策树（Decision Trees）
决策树是一种常见的分类方法，其思想和“人类逐步分析比较然后作出结论”的过程十分相似。
监督分类的方法
监督分类的方法监督分类的方法监督分类是一种数据分析技术，是一种机器学习算法，它很大程度上是在两类或者多类数据之间划分线性分类模型。
它是将已经标记的训练数据集映射成一个函数，从而预测没有标记的数据集属于哪一类。
监督分类通常有四种方法：一、K最近邻(K-Nearest Neighbors)法K最近邻(KNN)法是最常用的监督分类法之一。
它是一种基于实例的方法，其假设一个新实例的类别可以由它最近的训练实例的类别来决定(即K个最相似的实例)，而不是统计分布。
KNN是一种基于投票的方法，即多数表决算法。
KNN的工作机制如下：对于一个未知类别的实例，依次取它距离最近的K个已知类别的实例，确定它的类别。
二、朴素贝叶斯(Naive Bayes)朴素贝叶斯(NB)是一种统计学方法，它假设每个特征属性之间相互独立，这个假设被称为贝叶斯假设或者朴素假设。
它被广泛地用于文档分类，数据挖掘，垃圾邮件过滤，和其他数据相关的应用场景中。
三、决策树(Decision Tree)决策树是一种监督学习的方法，它利用一系列问题来决定某一特定的类别分类的结果。
使用决策树可以将未确定的分类结果拆分成各个层次的问题，每个问题都可以用有限数量的语句来表示，称为决策节点，从而对分类结果进行准确的判断，并且决策树可以根据每个决策节点建立模型，将训练数据集映射成决策树模型，从而得出预测结果。
四、支持向量机(Support Vector Machine)支持向量机(SVM)是一种监督式学习的技术，它可以用来在样本空间中建立一个最佳的超平面，从而将类别完全分开。
它有两个基本概念：核函数和决策函数，其工作原理是：它从原始数据中提取出最佳分类的超平面，再根据支持向量的距离来判断类别，从而使得分类效果尽可能获得最高的精度。
基于KNN算法的图像分类与识别研究
基于KNN算法的图像分类与识别研究一、前言图像分类与识别在计算机视觉与人工智能领域中扮演着重要角色。
本文将介绍一种基于KNN算法的图像分类与识别方法，探讨其原理和应用。
二、KNN算法KNN算法为一种基于实例学习的无监督学习算法，它是从样本集中选择K个最近邻样本，通过这些最近邻样本的标签进行判别分类。
KNN算法的主要步骤包括数据预处理、选择最近邻、确定分类标签等。
KNN算法的分类器在处理高维数据时表现出较好的性能，具有较高的准确性。
但是，KNN算法在分类过程中需要遍历所有的训练样本，计算复杂度高，耗费时间长。
三、图像分类与识别的实现图像分类与识别是指对于一张给定的图片，确定其所属的分类。
本方法采用KNN算法进行实现，具体步骤如下：1. 数据预处理：将图片转换为向量，形成样本集，标注训练数据。
2. 特征提取：从样本集中提取特征向量，用于KNN算法分类器的训练和测试。
3. 选择最近邻：计算待分类图片与训练数据集中每一张图片的欧式距离，选取距离最近的K张图片。
4. 确定分类标签：根据选取的最近邻图片的标签，确定待分类图片的标签。
四、图像分类与识别的应用图像分类与识别在许多领域中都有广泛的应用。
以下介绍几个应用场景：1. 视频监控：对于公共场所的视频监控进行目标识别，并进行跟踪和分类，以便进行有效的安全监控。
2. 医学影像：对于医学影像进行分类和识别，以辅助诊断和治疗。
3. 遥感影像：对于遥感影像进行分类，以辅助农业和林业等领域的管理和决策。
五、总结本文介绍了一种基于KNN算法的图像分类与识别方法，该方法具有简单、易于实现、准确性高等优点。
在实际应用中，需要根据实际情况进行算法优化，提高算法的性能。
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kNN 算法是监督学习中分类方法的一种
1.引言
顶级数据挖掘会议ICDM 于2006 年12 月评选出了数据挖掘领域的十大
经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naïve Bayes 与CART。
以前看过关于这些数据挖掘算法，但对背后数学原理未做
过多探究，因而借此整理以更深入地理解这些算法。
本文讨论的kNN 算法是监督学习中分类方法的一种。
所谓监督学习与非
监督学习，是指训练数据是否有标注类别，若有则为监督学习，若否则为非
监督学习。
监督学习是根据输入数据（训练数据）学习一个模型，能对后来
的输入做预测。
在监督学习中，输入变量与输出变量可以是连续的，也可以
是离散的。
若输入变量与输出变量均为连续变量，则称为回归；输出变量为
有限个离散变量，则称为分类；输入变量与输出变量均为变量序列，则称为
标注[2]。
2.kNN 算法。