K最近邻方法
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。
k近邻算法的发展
k近邻算法的发展
k近邻算法的发展如下：
k近邻算法最初是由Cover和Hart在1967年提出的，也称为k-最近邻法（k-NN）。
它的基本原理是：对于样本数据集合中每个数据都存在标签，输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据（最近邻）的分类标签。
k近邻算法在Cover和Hart提出后，并没有受到太多关注。
直到1984年，Devroy和Lloyd重新独立地发现了k近邻算法，并将其应用到英国的邮政编码分类问题上，取得了良好的效果。
之后，k近邻算法得到了广泛的应用和发展。
如今，k近邻算法已经成为了机器学习中最常用的算法之一，被广泛应用于分类和回归问题中。
同时，k近邻算法也在数据挖掘、自然语言处理、图像处理等领域得到了广泛的应用。
K近邻算法PPT课件
• 包含目标点的叶结点对应包含目标点的最小超矩形区域。以此叶 结点的实例点作为当前最近点。目标点的最近邻一定在以目标点 为中心并通过当前最近点的超球体内部。然后返回当前结点的父 结点，如果父结点的另一子结点的超矩形区域与超球体相交，那 么在相交的区域内寻找与目标点更近的实例点。如果存在这样的 点，将此点作为新的当前最近点。
➢ 问题：给这个绿色的圆分类？ ➢ 如果K=3，绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色小三角形和1个蓝
色小正方形，少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这 个待分类点属于红色的三角形一类。 ➢ 如果K=5，绿色圆点的最近的5个邻居是2个红色三角形和3个蓝色 正方形，还是少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这 个待分类点属于蓝色的正方形一类。
区域内没有实例时终止。在此过程中，将实例保存在相应的结点
上。
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K近邻法的实现：kd树
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K近邻法的实现：kd树
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K近邻法的实现：kd树
➢ 搜索kd树
• 利用kd树可以省去大部分数据点的搜索，从而减少搜索的计算量 。这里以最近邻为例，同样的方法可以应用到K近邻。
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K近邻的三个基本要素
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K近邻的三个基本要素
➢ K值的选择
• 如果选择较小的k值，就相当于用较小的邻域中的训练实例进行预 测， “学习”的近似误差会减小，只有与输入实例较近的训练实 例才会对预测结果起作用。但缺点是“学习”的估计误差会增大 ，预测结果会对近邻的实例点非常敏感。换句话说，k值的减小意 味着整体模型变得复杂，容易发生过拟合。
人工智能实验-k-近邻算法
k-近邻算法一、 实验题目1. kNN 代码实现-AB 分类采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，用所给的函数创建具有两个特征与一个标签类型的数据作 为训练集，编写 classify0 函数对所给的数据进行 AB 分类。
2. k-近邻算法改进约会网站的配对效果k-近邻算法改进约会网站的配对效果通过收集的一些约会网站的数据信息，对匹配对象的归类：不喜欢的人、魅力一般的人、极具魅力的人。
数据中包含了 3 种特征：每年获得的飞行常客里程数、玩视频游戏所耗时间百分比、每周消费的冰淇淋公升数二、 实验代码1. kNN 代码实现-AB 分类kNN from http.client import ImproperConnectionStatefrom numpy import ∗ from collections importCounter import operator def createDataSet():group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]])labels = [’A ’, ’A ’, ’B’, ’B’] return group, labelsdef classify0(inX, group, labels, k = 3):res1 = (inX − group)∗∗2 dist =res1[:,0] + res1[:,1] dic = argsort(dist) dic = dic[0:k:1] newdic = [] for i in range (k): newdic.append(labels[dic[i]]) c = Counter(newdic).most_common(1) return c[0][0] tests import kNN group, lables = kNN.createDataSet() print (’分类结果’) print (’[0,0] %c’ %(kNN.classify0([0, 0], group, lables, k = 3))) print (’[0.8,0.7] %c’ %(kNN.classify0([0.8, 0.7], group, lables, k = 3)))2.k-近邻算法改进约会网站的配对效果1 2 3 4 5 67 8 910111213141516171819 1 2 3 4 5import pandas as pdimport kNNfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdf = pd.read_table(’datingTestSet2.txt’,sep=’\s+’, names = [’A ’, ’B’, ’C’, ’Y’])# 对特征进行归一化处理df2 = df.iloc[:, :3] df2 =(df2−df2.mean())/df2.std() lable=df.iloc[:,3:4] df2.loc[:, ’Y’] =lable# 对数据集进行测试集和训练集划分，90%作为训练集，10%作为测试集X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(df2.iloc[:, :3], df2.Y, train_size=.90)# 将DataFrame 格式转化为numpy 格式处理 group = X_train.values label =Y_train.values length =len (X_test) X_test.iloc[0:1,:]# res 以储存测试结果res = []# 设置错误正确数count 以计算正确率Tnum = 0 Fnum = 0 for iin range (length):inX = X_test.iloc[i:i+1 , :].values res.append(kNN.classify0(inX,group, label, k = 3)) if (kNN.classify0(inX, group, label, k = 3) ==Y_test.values[i]):Tnum += 1 else :Fnum += 1res1 = pd.DataFrame(data = res, columns=[’TestResult’])Y_test.reset_index(inplace=True,drop=True)res1.loc[:, ’OriginTest’] = Y_testprint (’前20个数据测试结果和原数据比较’) print (’−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−——−−−−’) print (res1.head(20))print (’−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−——−−−−’) print (’正确率%.2f%%’ %(100∗Tnum/(Tnum+Fnum))) 三、 实验结果及分析1. kNN 代码实现-AB 分类分类结果[0, 0] B[0.8, 0.7] A2. k-近邻算法改进约会网站的配对效果1 2 3 45 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 2526 27 28 29 3031 32 33 3435363738 1 2 3前20个数据测试结果和原数据比较−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−——−−−TestResult OriginTest0 2 2 1 3 3 2 1 3 3 2 2 4 2 2 5 3 3 6 3 3 7 2 2 8 1 1 9 1 1 10 1 1 11 3 3 12 2 2 13 2 2 14 1 1 15 2 2 16 1 1 17 2 2 18 1 1 19 3 3−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−——−−− 正确率97.00%从实验结果可以看出，通过 k-近邻算法改进后的约会网站的配对效果比较显著，多次随机划分测试集和训练集后发现正确率基本可以达到 90% 以上。
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。
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。
k-近邻法求解互信息的计算过程
K-近邻法是一种常用的机器学习算法，它在分类和回归问题中有着广泛的应用。
而互信息是一种用于衡量两个随机变量之间关联性的指标，它在特征选择、信息检索等领域具有重要的作用。
本文将以k-近邻法为基础，探讨如何利用k-近邻法来求解互信息的计算过程。
1. 什么是K-近邻法K-近邻法（K-nearest neighbors, KNN）是一种基本的分类与回归方法。
在K-近邻法中，对于一个未知样本，通过计算它与训练集中所有样本的距离，然后选择与它距离最近的k个样本，最后根据这k个样本的类别来对该未知样本进行分类或回归预测。
2. 什么是互信息互信息（Mutual Information, MI）是信息论中的一个重要概念，用于衡量两个随机变量之间的相关性。
互信息的定义如下：对于离散型随机变量X和Y，其联合概率分布为P(X, Y)，边缘概率分布分别为P(X)和P(Y)，则X和Y的互信息I(X; Y)定义为：I(X; Y) = ΣΣP(X, Y)log(P(X, Y) / (P(X)P(Y)))对于连续型随机变量X和Y，互信息的定义稍有不同，这里不做详细展开。
3. K-近邻法与互信息的关联K-近邻法的关键在于样本之间的距离度量，通常使用的距离度量有欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。
而互信息则可以用于衡量两个随机变量之间的关联程度。
我们可以利用K-近邻法来近似计算互信息。
4. K-近邻法求解互信息的计算过程我们假设有两个随机变量X和Y，它们分别有n个样本。
现在，我们希望利用K-近邻法来计算它们之间的互信息。
步骤一：计算X和Y的联合概率分布在K-近邻法中，我们需要计算样本之间的距离。
对于X和Y的每一个样本Xi和Yi，我们可以根据它们的特征值计算它们之间的距离，得到一个距离矩阵。
假设我们选择欧氏距离作为距离度量，那么对于Xi和Yi，它们之间的距离可以表示为：d(Xi, Yi) = sqrt(Σ(Xij - Yij)^2)其中，Xij和Yij分别表示Xi和Yi的第j个特征值。
k近邻算法水果案例
k近邻算法水果案例k近邻算法是一种常用的分类算法，其基本思想是通过计算待分类样本与训练样本之间的距离，选取距离最近的k个样本作为邻居，根据邻居的标签来确定待分类样本的类别。
在这里，我们以水果分类为例，介绍k近邻算法的应用。
1. 数据收集：首先，我们需要收集一些水果的特征数据，包括颜色、形状、重量等特征。
同时，还需要为每个水果标注其对应的类别，如苹果、橙子、香蕉等。
2. 数据预处理：在进行分类之前，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、特征选择等。
例如，如果有些样本的特征值缺失，我们可以使用均值或中值进行填充；如果某个特征对分类结果影响较小，我们可以将其剔除。
3. 特征工程：为了提高分类的准确性，我们可以进行一些特征工程的处理。
例如，我们可以将颜色特征转化为颜色的HSV值，以增加颜色特征的区分度；还可以将形状特征转化为轮廓的特征向量，以增加形状特征的准确性。
4. 训练集和测试集划分：为了评估分类算法的准确性，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。
通常，将数据集的70%作为训练集，30%作为测试集。
5. 特征标准化：由于不同特征的取值范围可能不同，为了保证各个特征对分类的贡献相同，我们需要对特征进行标准化处理。
常用的方法有Z-score标准化和Min-Max标准化。
6. 计算距离：在k近邻算法中，我们需要计算待分类样本与训练样本之间的距离。
常用的距离计算方法有欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。
7. 选择k值：k值的选择对于分类结果的准确性有着重要的影响。
一般来说，较小的k值容易受到噪声的影响，较大的k值容易忽略样本之间的细节。
通常，我们可以通过交叉验证的方法来选择合适的k值。
8. 进行分类：选取距离最近的k个样本作为邻居后，我们可以根据邻居的标签来确定待分类样本的类别。
通常采用多数表决的方式，即将邻居中出现最多次数的类别作为待分类样本的类别。
9. 评估分类准确性：为了评估分类算法的准确性，我们可以计算分类的准确率、精确率、召回率和F1值等指标。
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基于距离的分类方法
A
B
C
训练集（分3类）
9个未分类数据
将9个数据分类
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基于距离的分类方法
输入： C1,C2,…Cm //样本有m个类 t //未知样本 输出 C //t 属于的类 基于距离的算法 Dist=∞ For i：=1 to m do if dis（Ci，t）＜dist, then C= Ci dist=dis（Ci，t)
2
简单概念
3. K-近邻就是找出k个相似的实例来建立 目标函数逼近。这种方法为局部逼近。 复杂度低，不失为一个方法。
3
简单概念--相似
4. 相似实例：什么是相似？ 对于距离的计算方法有许多。 样本为 X=(x1,x2,…xn)
明考斯基距离: d (i, j ) q (| x x |q | x x |q ... | x x |q )
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贝叶斯公式 P(H | X) P(X | H)P(H) 给出了这些关系
P(X)
在给定的数据集情况下：
P(H)：通过数据可以计算出来，一般为一常数。
P(X): 通过数据可以计算出来，一般为常数。
P(X|H):通过数据可以计算出来
P(H|X):由上述公式可计算出来。
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朴素贝叶斯分类
1.
每个样本 X 由n维向量表示 X={ x1,x2,……xn }, 它代表n个属性A1, A2,…… An 一点取值, 如属性 是相互独立,我们称其为朴素贝叶斯，说明它的 属性间无关系,属性只与类有关。一个的属性取 值与其它属性取值无关。 C
K-NN算法例子2
5.d={(5,0)}, dt=sqr(5),N={(2,1),(2,3),(3,1), (5,0)}, d1=sqr(5),d2=sqr(5),d3=sqr(2),d4=sqr(5). 6.d={(5,-1)}, dt=sqr(10),N={(2,1),(2,3),(3,1), (5,0)}, d1=sqr(5),d2=sqr(5),d3=sqr(2),d4=sqr(5). 7.d={(6,1)}, dt=sqr(5),N={(2,3),(3,1), (5,0), (6,1)}, d1=sqr(5),d2=sqr(2),d3=sqr(5),d4=sqr(5).
P ( Ci | X ) P ( Cj | X ) 1≦j≦m, j ≠1
最大化
P( C | X )
i
，最大的类Ci 称最大后验假定。
i i
根据贝叶斯定理
P ( X | C ) P ( C ) P( C C 可以计算出最大的类 i| X ) P( X )
i
28
3. 最大化
P( X )
P( C | X ) P( X | C )P( C ) P( X )
P ( X | C i ) P ( xk | C i )
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K-NN算法例子
给样本数据集T={2,4,10,12,3,20,22,21,11,24} t={18},K=4 1. N={2,4,10,12},d1=16,d2=14,d3=8,d4=6 2.d={3},比较,N={4,10,12,3},d1=14,d2=8,d3=6,d4=15 3.d={20},比较,N={10,12,3,20},d1=8,d2=6,d3=15,d4=2 4.d={22},比较,N={12,3,20,22},d1=6,d2=15,d3=2,d4=4 5.d={21},比较,N={3,20,22,21},d1=15,d2=2,d3=4,d4=3 6.d={11},比较,N={20,22,21,11},d1=2,d2=4,d3=3,d4=7 7.d={24},比较, N={20,22,21,24},d1=2,d2=4,d3=3,d4=6 t属于{20,22,21,24}所在的类.
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K- 近邻分类方法也可作为预测方法
样本的输出不是类别，而为实数值，未知 样本返点
优点：
（1）易于编程，且不需要优化和训练 （2）当样本增大到一定容量，k也增大到合适的程度，k-近 邻的误差可与贝叶斯方法相比。 缺点： （1）在高维和数据质量较差时，k-近邻方法表现不好。 （2）当n个训练样本，n大时，计算时间太大。 如计算一个点要p次操作，每次查询都要np次计算，时 间复杂度为O(np)。往往用户难以接受。
…
A1到An的取值都是独立的，属性A1取值与属性 A2…An取值没有关系，它的取值也不影响其它属 性取值。它们取值只影响类别C
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A1
A2
An
2. 假定有m个类 C1， C2，…… Cm
给一个测试样本X={ x1， x2，…… xn }, 有n个
属性， 不知道它属于那类，用贝叶斯方法，可求
出X 可能属于那类 Ci ，当且仅当：
K-近邻方法对k的选择也是要靠经验，也取决于要 处理的问题与背景。
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基于距离的分类方法
近邻的含义？ 用什么方法来判断近邻也因问题不同而 不同。
距离的计算? 用什么方法来判断距离，距离怎样计算， 这些都是因问题而异。
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基于距离的分类方法
数据样本都是用n维数值属性描述的向量。 X=(x1,x2，……xn) 每个样本代表n维空间的一个点。 这样所有的 训练样本都存放在n维模式空间中。 我们根据样本的m个类别，将同类样本计算出类 中心： Cj=(cj1,cj2, …… cjn)；j=1,2,…m 输入一个未知类别样本： Y=(y1,y2, …… yn) 判断Y的类别，将Y与Cj进行距离计算，与那个类 距离小，就是那类。计算距离方法因问题而异。
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贝叶斯分类方法
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贝叶斯方法产生和发展
起源：贝叶斯统计分析起源于1763 年Bayes的一 篇论文 上世纪30年代，形成了贝叶斯学派。 上世纪50-60年代，发展成了一个很有影响的统 计学派。 上世纪80年代，贝叶斯网络应用于专家系统，成 为表示不确定性知识和推理的一种流行方法。 上世纪90年代，随着数据挖掘技术的出现和发展， 贝叶斯网络开始用于数据挖掘任务。
P(H): H 先验概率(任意一个样本属于C类的概率） P(X)：X 先验概率，具有这些特征的样本，属于C类的概率 P(X|H)：在H 条件下,X成立的概率,这是X的后验概率。 贝叶斯定理为：P( H | X ) P( X | H )P( H ) P( X )
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一个例子的数据样本
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贝叶斯分类方法
贝叶斯分类是统计学分类方法。该方法可以 预测类成员关系的可能性。给一个样本，预 测属于某个类的概率。 贝叶斯分类方法是基于贝叶斯定理。用朴素 的贝叶斯分类可与决策树和神经元网络相媲 美。 在大型数据库中它具有高准确度和高速度。 朴素的贝叶斯分类是类条件独立，而贝叶斯 网络则属性间依赖。
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N= ø; //对于元组t发现的邻居集合 for each d∈T do 从数据集T中不断取d 一直取出K个 if |N|≤K, then N=N∪{d}; 将t与数据集中都比一遍，留 else 留下k个与之最小距离的元组 if u∈N such that sim(t, u) ≤sim(t, d), then begin N=N-{u};//去掉与 t 距离大的u; N=N∪{d};//加进与 t 距离小的d； end //发现分类的类别 c=class to which the most u∈N are classified;//N中的最多的类 c 赋给 t
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基于距离的K-NN分类方法 例子
给样本数据集T={3,11,22}//类中心 t={18} 1. d1=15,d2=7,d3=4
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K-NN算法例子2
给样本数据集: T={(1,0),(1,2),(1,4),(2,1),(2,3),(3,1),(3,-3),(5,0), (5,-1),(6,1)} t={(4,2)},K=4 1. N={(1,0),(1,2),(1,4),(2,1)}, d1=sqr(13),d2=3,d3=sqr(13),d4=sqr(5) 2.d={(2,3)},dt=sqr(5),N={(1,2),(1,4),(2,1),(2,3)}, d1=3,d2=sqr(13),d3=sqr(5),d4=sqr(5) 3.d={(3,1)}, dt=sqr(2),N={(1,4),(2,1),(2,3),(3,1)}, d1=sqr(13),d2=sqr(5),d3=sqr(5),d4=sqr(2). 4.d={(3,-3)}, dt=sqr(26),N={(1,4),(2,1),(2,3),(3,1)}, d1=sqr(13),d2=sqr(5),d3=sqr(5),d4=sqr(2). 17
5
K-最近邻算法
样本：用 n 维数值属性表示 每个样本为n维空间一个点 X=(x1,x2,……..xn) Y=(y1,y2,……..yn) 度量：点之间的距离（关系）表示
d ( X ,Y )
2 ( x i y i ) i 1
6
n
K-近邻算法
输入： T //训练数据( 带有类标记的样本） K //邻居的数目（给定k个近邻） t //将要被分类的元组 输出： c//元组t被分配的类别 算法://利用K-近邻（k-NN）算法对元组进行分类
K- 近邻分类方法
简单概念
K-近邻基本思路
K-最近邻算法
K- 近邻分类方法也可作为预测方法
基于距离的分类方法
1
简单概念
K- 近邻分类方法特点 1. 不是事先通过数据来学好分类模型, 再对未知 样本分类，而存储带有标记的样本集，给一个 没有标记的样本，用样本集中k个与之相近的 样本对其进行即时分类。 由于没有事先学习出模型，所以把它称作基于 要求或懒惰的学习方法。 2. 这是一种基于示例的学习方法，一种基于类比 的学习方法