4. 分类算法综述及kNN
分类算法综述范文
分类算法综述范文分类算法是机器学习中一种常见的任务，它通过对给定的数据样本进行分组，并将它们分配到不同的类别中。
分类算法可以应用于各种应用领域，如垃圾邮件过滤、情感分析、语音识别、图像分类等。
本文将对几种常见的分类算法进行综述，并介绍它们的优缺点及适用场景。
1. 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。
它的优点在于简单、高效，并且适用于大规模数据集。
然而，由于特征条件独立假设的限制，朴素贝叶斯分类器可能不适用于特征之间存在相关性的情况。
2. 决策树算法（Decision Tree）决策树算法以树结构的形式表示分类规则，通过对数据集进行一系列的特征选择和分裂，构建一个可以对新样本进行分类的模型。
决策树算法的优点在于易于理解和解释，并且可以处理带有缺失值的数据。
然而，决策树容易过拟合，并且对输入数据的变化敏感。
3. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）支持向量机是一种基于统计学习理论的二分类模型，它通过寻找一个最优的超平面来将不同类别的样本分开。
SVM的优点在于有很好的泛化能力和较强的抗噪能力。
然而，SVM对大规模数据集的训练时间较长，并且对参数的选择敏感。
4. 最近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）最近邻算法根据样本之间的距离度量，将未知样本分配给与其最近的k个训练样本中的多数类别。
KNN的优点在于简单、直观，并且对于非线性分类问题有较好的效果。
然而，KNN需要大量的存储空间，并且对异常值和噪声数据敏感。
5. 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）人工神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的数学模型，在模型中通过调节连接权重和阈值来实现分类任务。
ANN的优点在于能够自动学习和提取特征，并且在大规模数据集上有较好的表现。
然而，ANN的训练时间较长，并且对参数的选择敏感。
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算法的分类规则
knn算法的分类规则【原创实用版】目录1.KNN 算法的基本原理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 算法的基本原理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。
它的基本原理是：在一个数据集中，距离目标点最近的 k 个邻居点的分类结果决定了目标点的分类结果。
2.KNN 算法的分类规则KNN 算法的分类规则可以分为以下几个步骤：（1）计算数据集中所有点之间的距离。
（2）对每个目标点，找到距离最近的 k 个邻居点。
（3）根据这 k 个邻居点的分类结果，计算目标点的分类结果。
通常采用多数投票法，即目标点的分类结果为这 k 个邻居点中出现次数最多的分类。
3.KNN 算法的优缺点优点：（1）KNN 算法简单易懂，易于实现。
（2）KNN 算法对数据集中的噪声不敏感，具有一定的鲁棒性。
（3）KNN 算法可以应用于各种类型的数据，包括数值型和类别型数据。
缺点：（1）KNN 算法的计算复杂度较高，尤其是当数据量较大时。
（2）KNN 算法对于离群点和边界数据较为敏感，容易受到这些数据的影响。
4.KNN 算法的应用实例KNN 算法在实际应用中具有广泛的应用，例如：（1）文本分类：将一篇文章根据其关键词和主题与其他文章进行分类。
（2）图像分类：根据图片的像素颜色和布局，将图片分类到不同的类别中。
（3）手写数字识别：根据手写数字的笔画和形状特征，将其识别为数字。
总之，KNN 算法是一种简单有效的分类方法，适用于各种类型的数据。
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。
(总结452类)kNN算法综述
算法综述王宇航(北京交通大学计算机与信息技术学院，北京，)摘要：算法是著名的模式识别统计学方法，是最好的文本分类算法之一，在机器学习分类算法中占有相当大的地位，是最简单的机器学习算法之一。
本文对算法及相关文献做一份汇总报告，详细介绍算法的思想、原理、实现步骤以及具体实现代码，并分析了算法的优缺点及其各种改进技术指导文件。
本文还介绍了算法的发展历程、重要的发表的论文。
本文在最后介绍了算法的应用领域，并重点说明其在文本分类中的实现。
关键字：算法。
近邻算法。
机器学习。
文本分类:, , , , . , , , , , . , , .: , , ,1引言分类是数据挖掘中的核心和基础技术，在经营、决策、管理、科学研究等多个领域都有着广泛的应用。
目前主要的分类技术包括决策树、贝叶斯分类、分类、人工神经网络等。
在这些方法中，分类是一种简单、有效、非参数的方法，现已经广泛应用于文本分类、模式识别、图像及空间分类等领域。
本文从各个角度对算法进行较为全面的汇总报告。
本文的结构如下：在第二部分，主要介绍算法的基本原理、思想、实现步骤、实现代码以及发展历程和经典论文。
第三部分是对算法的诸多不足之处进行的讨论，并给出一些改进的技术指导文件。
第四部分介绍的是算法如何处理多标签数据。
第五部分介绍了算法目前的主要应用领域，并着重说明了其在文本分类中的出色表现。
2算法简介2.1算法引入算法是机器学习里面比较简单的一个分类算法，整体思想比较简单：计算一个点与其他所有点之间的距离，取出与该点最近的个点，然后统计这个点里面所属分类比例最大的，则点属于该分类。
下面用一个例子来说明一下：简单说一下这个数据的意思：这里用打斗次数和接吻次数来界定电影类型，如上，接吻多的是类型的，而打斗多的是动作电影。
还有一部名字未知（这里名字未知是为了防止能从名字中猜出电影类型），打斗次数为次，接吻次数为次的电影，它到底属于哪种类型的电影呢？算法要做的，就是先用打斗次数和接吻次数作为电影的坐标，然后计算其他六部电影与未知电影之间的距离，取得前个距离最近的电影，然后统计这个距离最近的电影里，属于哪种类型的电影最多，比如最多，则说明未知的这部电影属于动作片类型。
knn聚类算法基础知识
Knn(K最近邻分类算法)1.简介:邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。
所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。
2.算法核心:kNN算法的核心思想是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。
该方法在确定分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。
3.例子:上图中，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。
4.算法核心思想: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。
另外, 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。
KNN算法总结范文
KNN算法总结范文KNN（K-nearest neighbors）算法是一种常用的分类和回归算法。
该算法的基本思想是通过计算待分类样本与已知类别样本之间的距离，找出最近的K个已知类别样本，然后根据这K个最近样本的类别进行预测或分类。
1.简单有效：KNN算法是一种基于实例的学习算法，不需要假设数据的分布情况，因此适用于各种类型的数据。
2.高度灵活：KNN算法不仅可以用于分类问题，还可以用于回归问题，对于多种类型的数据预测都适用。
3.鲁棒性强：KNN算法对数据中的噪声和异常值不敏感，这是因为算法会考虑多个邻居的类别进行预测，不会受个别样本的影响。
4.可处理多类别问题：KNN算法可以处理多类别问题，通过选择合适的K值和多数表决法，可以预测出多个类别的可能性。
然而，KNN算法也存在一些缺点：1.需要大量的存储空间：KNN算法需要保存训练集中的所有样本，当训练集非常大时，会消耗大量的存储空间。
2.计算复杂度高：KNN算法需要计算待分类样本与所有训练样本之间的距离，并选取最近的K个样本，因此在大规模数据集上的计算复杂度很高。
3.对数据的缩放敏感：KNN算法是基于距离的算法，如果特征之间的度量尺度不同，会导致一些特征对距离的贡献过大，影响算法的性能。
针对KNN算法的缺点，可以采取以下方法进行改进和优化：1.降维：通过特征选择或特征提取等降维方法，减少特征的数量，从而减少计算量和存储空间的消耗。
2.核方法：使用核方法对数据进行映射，将高维特征空间的计算转化为低维特征空间的计算，从而提高计算效率。
3.近似计算：使用近似计算方法，如K-d树、球树等数据结构，减少计算距离的复杂度。
4.特征缩放：对数据进行标准化或归一化处理，将不同尺度的特征统一到相同的尺度上，从而避免度量尺度不同的问题。
总结来说，KNN算法是一种简单有效的分类和回归算法，具有高度灵活性和鲁棒性，可以处理多类别问题。
然而，该算法在存储空间消耗和计算复杂度方面存在一些缺点，可以通过降维、核方法、近似计算和特征缩放等方法进行改进和优化。
分类算法综述范文
分类算法综述范文分类算法是机器学习中一种常用的技术，用于将数据集中的样本分为不同的类别。
分类算法在许多领域中都有着广泛的应用，如医学诊断、金融风险分析、文本分类等。
本文将综述几种常用的分类算法，包括决策树、支持向量机、K近邻、逻辑回归等，并比较它们在不同领域中的应用效果。
一、决策树算法决策树算法是一种常见的分类算法，它通过构建一颗树形结构来表示不同类别之间的关系。
在构建决策树时，通常会根据特征值的不同来进行分裂，直到将所有样本分为不同的类别。
决策树算法具有易解释性和高效性的特点，在数据量不大、特征值较少的情况下表现良好。
决策树算法在医学诊断领域有着广泛的应用，可以根据病人的症状和检查结果来进行疾病的诊断。
此外，在金融领域也可以利用决策树算法来进行风险评估和信用评级。
二、支持向量机算法支持向量机算法是一种二分类算法，通过找到一个最优的超平面来将样本分为不同的类别。
支持向量机算法具有较高的准确性和泛化能力，尤其在高维空间中表现优异。
支持向量机算法在文本分类和图像识别领域有着广泛的应用，可以有效地区分不同类别的文本或图像。
此外，在生物信息学领域也可以利用支持向量机算法来进行蛋白质分类和基因表达分析。
三、K近邻算法K近邻算法在推荐系统和社交网络分析领域有着广泛的应用，可以根据用户的行为和偏好来进行个性化推荐。
此外，在环境监测和遥感领域也可以利用K近邻算法来进行地物分类和目标识别。
四、逻辑回归算法逻辑回归算法是一种广泛应用的分类算法，它将输入特征值与输出类别之间的关系建模为一个逻辑函数。
逻辑回归算法简单高效，适用于二分类和多分类问题。
逻辑回归算法在市场营销和信用风险评估领域有着广泛的应用，可以帮助企业预测客户的购买行为和信用违约的风险。
此外，在医学影像分析和生物信息学领域也可以利用逻辑回归算法来进行疾病诊断和基因表达分析。
机器学习中的KNN算法及应用
机器学习中的KNN算法及应用机器学习（Machine Learning）是一种利用计算机算法来构建模型并从数据中进行自适应学习的方法。
在现代技术应用中，机器学习技术已经得到广泛的应用。
而KNN算法就是机器学习中非常重要的一种分类算法之一。
本文主要将介绍什么是KNN算法，它的原理、应用，并探讨该算法的优缺点。
一、KNN算法是什么？KNN算法，全称为K-Nearest Neighbor算法，即K近邻算法。
该算法是一种基于样本之间距离度量的分类方法。
如果我们对一个未知样本进行分类，可以将该样本与训练集中的每个样本依次进行比较，找出K个与其距离最近的样本，然后根据这K个样本的类别进行投票分类，最终以投票结果作为该未知样本的分类结果。
这里需要注意的是，KNN算法的成功与否，关键在于数据样本间相似度的度量方式。
常用的相似度度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦距离等等。
二、KNN算法的原理KNN算法是一种非参数算法，它不依赖于数据分布的先验假设。
该算法的基本思想是在一个样本空间中，将离某个未知样本点最近的K个样本点作为该未知样本的最近邻进行分类。
其具体步骤如下：1、准备数据集，将数据按照一定的规则进行标准化处理；2、根据所选定的相似度度量方法计算未知样本与每个训练集样本的距离；3、将得到的距离按照从小到大排序，在距离最近的K个样本中按照一定的规则进行投票分类，得到最终分类结果。
三、KNN算法的应用KNN算法在分类问题中得到了广泛应用。
通常，我们需要将数据集分为训练数据集和测试数据集来验证KNN算法的正确性。
例如，在图像识别领域，KNN算法可以识别数字或字母的形状，从而实现自动识别和分类。
再比如，在医学诊断中，KNN算法可以根据患者的病症和主要特征，帮助医生诊断疾病。
此外，KNN算法还可用于推荐系统、电子商务、金融风控等方面。
四、KNN算法的优缺点KNN算法的优点是简单易懂，易于实现，不需要训练和调参，在某些简单的分类问题中，它可以实现高精度的分类。
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。
knn算法的分类规则
knn算法的分类规则摘要：1.KNN算法概述2.KNN算法步骤详解3.KNN算法中的距离度量4.KNN算法的优缺点5.KNN算法的改进版本正文：一、KNN算法概述KNN（k-近邻算法）是一种基于实例的学习（instance-based learning）和懒惰学习（lazy learning）的分类算法。
早在1968年，Cover和Hart就提出了最初的邻近算法。
KNN算法依据实例之间的距离来判断未知实例的类别，具有简单、易于理解、容易实现等优点。
二、KNN算法步骤详解1.选择参数K：设置一个距离阈值，用于判断相邻实例之间的距离。
2.计算未知实例与所有已知实例的距离：采用欧氏距离、余弦值、相关度、曼哈顿距离等度量方法计算未知实例与已知实例之间的距离。
3.选择最近K个已知实例：根据距离阈值，挑选出距离未知实例最近的K 个已知实例。
4.投票分类：根据少数服从多数的原则，将未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别。
三、KNN算法中的距离度量1.欧氏距离：计算两个实例在欧几里得空间中的直线距离。
2.余弦值：衡量两个向量之间的夹角，用于度量角度差异。
3.相关度：衡量两个实例之间的一致性，用于度量线性关系。
4.曼哈顿距离：计算两个实例在各个坐标轴上距离的绝对值之和。
四、KNN算法的优缺点优点：1.简单、易于理解、容易实现。
2.通过选择合适的K值，具备丢噪音数据的健壮性。
缺点：1.需要大量空间储存所有已知实例。
2.算法复杂度高，需要比较所有已知实例与要分类的实例。
3.当样本分布不平衡时，新的未知实例容易被归类为占主导地位的类别。
五、KNN算法的改进版本1.根据距离加上权重，如：1/d（d为距离）。
2.使用其他距离度量方法，如：余弦相似度、相关度等。
3.调整K值选取策略，以提高分类准确性。
通过以上对KNN算法的详细解析，希望能帮助读者更好地理解并应用这一算法。
关于KNN算法的理解及应用
关于KNN算法的理解及应用K最近邻即KNN（k-Nearest Neighbor)分类算法是数据聚类中一种较为简单方便的方法。
所谓K最近邻，假设每一类包含多个样本数据，而且没个数据有一个唯一的类标记表示这些样本是属于那一个分类，计算没个样本数据到待分类数据的距离，取和待分类数据最近的K个数据样本，那么这K个样本数据中哪个类别的样本数据占多数，则待分类数据就属于该类别。
由此可见，KNN算法的核心思想是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。
该方法在确定分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。
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方法较为适合。
我们可以看两个简单的例子来了解一下KNN算法，如图附录1。
列表中给出了七部曾经的风靡电影，可以看到该表统计了每部电影中的打斗次数及接吻次数，并在最后一列对该电影进行了分类：动作电影抑或是爱情电影。
通过观察可以发现，打斗次数多而接吻次数少的电影即被判别为动作电影，反之即为爱情电影，这符合正常的逻辑。
对于第七部电影，电影名未知，但已知其中接吻及打斗次数，通过简单比较我们就可以判断出该电影属于动作电影。
再看图附录2，图中的圆被决定属于哪个类，是三角形还是四方形？根据定义我们可以做简单的判断：当K=3时，由于三角形所占比例为2/3，故圆将被赋予三角形所在的类。
当然我们也可以取K=5，此时四方形所占比例为3/5，故圆将被赋予四方形所在的类。
通过上述的两个例子我们可以总结下KNN算法的算法流程：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(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}；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。
knn算法的原理及应用
KNN算法的原理及应用1. 什么是KNN算法？KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种简单而有效的分类算法，它基于实例之间的距离度量来进行分类。
在KNN算法中，待分类样本的类别是根据其邻居的多数投票来确定的。
KNN算法不需要事先进行训练，而是根据已知样本的特征值和类别信息来推断未知样本的类别，因此属于一种无监督学习算法。
2. KNN算法的原理KNN算法的原理可以概括为以下几个步骤：步骤1：计算待分类样本与训练样本的距离对于每个待分类样本，计算其与所有训练样本之间的距离。
常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。
步骤2：选择K个最近邻居从计算得到的距离中选择前K个最小的距离对应的训练样本作为该待分类样本的K个最近邻居。
步骤3：对最近邻居进行投票根据K个最近邻居的类别信息，统计各个类别的个数。
将待分类样本的类别设为K个最近邻居中出现次数最多的类别。
步骤4：输出分类结果将待分类样本的类别作为输出结果，完成一次分类过程。
3. KNN算法的应用KNN算法具有简单、直观、易于理解的特点，适用于各种类型的分类问题。
以下是几个常见的KNN算法应用场景：3.1 个性化推荐系统个性化推荐系统是通过分析用户的历史行为、兴趣和偏好，为用户推荐他们可能感兴趣的内容或商品。
KNN算法可以用于个性化推荐系统中的用户相似度计算，基于用户之间的相似性进行推荐。
3.2 图像识别KNN算法可以应用于图像识别领域，通过计算待分类图像与训练图像之间的距离来进行分类。
例如，在人脸识别中，KNN算法可以根据训练样本中已知人脸图像的类别信息，对待分类图像进行人脸识别。
3.3 模式识别KNN算法可以用于模式识别任务，例如手写数字识别、语音识别等。
通过计算待分类样本与训练样本之间的距离，KNN算法可以判断待识别样本属于哪个模式类别。
3.4 数据挖掘KNN算法可以用于数据挖掘领域，例如对未标记的数据进行自动分类。
knn算法的原理和步骤
knn算法的原理和步骤KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种基于实例的机器学习算法，它主要用于分类和回归问题。
在分类问题中，它通过找到某个数据点的K个最近邻居来预测该数据点的分类标签；在回归问题中，它通过找到某个数据点的K个最近邻居来预测该数据点的数值型输出。
KNN算法的原理和步骤如下：原理：KNN算法的核心思想是基于距离度量进行分类。
具体来说，对于给定的测试实例，KNN算法会在训练集中找到与该测试实例最近的K个训练实例，然后根据这K个训练实例的标签来预测测试实例的标签。
对于分类问题，通常采用“多数表决”的方式来决定预测标签；对于回归问题，通常采用“平均值”的方式来决定预测输出。
步骤：1. 确定K值：首先需要确定K值，即选择与测试实例距离最近的K个邻居。
K 值的选择会影响到模型的预测性能，通常通过交叉验证等方法进行选择。
2. 计算距离：对于每个测试实例，需要计算它与训练集中每个实例之间的距离。
常见的距离度量方法包括欧式距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。
3. 找到K个最近邻居：根据计算出的距离，找到与测试实例距离最近的K个训练实例。
4. 预测标签或输出：对于分类问题，通过多数表决的方式确定测试实例的标签；对于回归问题，通过计算K个最近邻居的平均值来预测测试实例的输出。
5. 模型评估：最后需要对模型进行评估，通常采用交叉验证等方法进行评估，以判断模型的泛化能力和预测性能。
总之，KNN算法是一种简单但有效的机器学习算法，具有较好的准确性和可解释性，但也存在一些缺点，如需要大量的计算资源和存储空间，对离群点敏感等。
因此，在实际应用中需要仔细考虑算法的优缺点，选择合适的算法并对其进行优化。
机器学习算法中的KNN算法详解
机器学习算法中的KNN算法详解随着人工智能领域的不断发展，机器学习算法作为其中的重要组成部分，越来越受到关注。
其中KNN算法作为一种经典的分类算法，在实际应用中也被广泛使用。
本文将对KNN算法进行详细介绍，包括算法原理、应用场景、实现过程等方面的内容。
一、算法概述KNN算法全称为K-Nearest Neighbor算法，它是一种常用的非参数化分类算法，最初由Cover和Hart在1967年提出。
简单来说，该算法的核心思想是根据已知数据的类别，通过计算新数据点与已知数据之间的距离，找到和新数据最相似的K个数据点，然后根据这K个数据点的类别进行分类。
二、算法原理在KNN算法中，通过计算不同数据点之间的距离来判断它们之间的相似性。
常用的距离度量方式有欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。
其中欧氏距离是最常用的一种方式，它的计算公式如下：$$d(x,y)=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i-y_i)^2}$$其中，x和y分别为两个数据点，n为它们的特征数。
然后根据计算得到的距离，找到距离最近的K个数据点，这些数据点被称为“邻居”。
最后根据这K个邻居的类别，选择出现次数最多的那个类别作为待分类数据点的类别。
在分析KNN算法的时候，需要考虑以下两个要素：1.怎样衡量两个点之间的距离。
2.怎样选择K值。
三、应用场景KNN算法在实际应用中有很广泛的应用。
例如在地图上选择交通最便捷的路线、医学上判断疾病的诊断、金融上客户信用评估等。
由于该算法无需对数据进行假设或者设置参数，所以在解决非线性问题上面的效果比较好。
四、算法实践在代码实践中，可以使用Python语言编写KNN算法。
下面是一段使用Python实现的简单KNN算法的代码。
```import numpy as npimport operatordef classify(input_data, data_set, labels, k):data_set_size = data_set.shape[0]diff_mat = np.tile(input_data, (data_set_size, 1)) - data_setsq_diff_mat = diff_mat ** 2sq_distances = sq_diff_mat.sum(axis=1)distances = sq_distances ** 0.5sorted_dist_indicies = distances.argsort()class_count = {}for i in range(k):vote_label = labels[sorted_dist_indicies[i]]class_count[vote_label] = class_count.get(vote_label, 0) + 1sorted_class_count = sorted(class_count.items(),key=operator.itemgetter(1), reverse=True)return sorted_class_count[0][0]```以上代码中的classify函数，就是KNN算法的核心实现过程。
kNN算法：K最近邻（kNN，k-NearestNeighbor）分类算法
kNN算法：K最近邻（kNN，k-NearestNeighbor）分类算法⼀、KN N算法概述 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的⽅法之⼀。
所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以⽤它最接近的k个邻居来代表。
Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法。
KNN是⼀种分类(classification)算法，它输⼊基于实例的学习（instance-based learning），属于懒惰学习（lazy learning）即KNN没有显式的学习过程，也就是说没有训练阶段，数据集事先已有了分类和特征值，待收到新样本后直接进⾏处理。
与急切学习（eager learning）相对应。
KNN是通过测量不同特征值之间的距离进⾏分类。
思路是：如果⼀个样本在特征空间中的k个最邻近的样本中的⼤多数属于某⼀个类别，则该样本也划分为这个类别。
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。
提到KNN，⽹上最常见的就是下⾯这个图，可以帮助⼤家理解。
我们要确定绿点属于哪个颜⾊（红⾊或者蓝⾊），要做的就是选出距离⽬标点距离最近的k个点，看这k个点的⼤多数颜⾊是什么颜⾊。
当k取3的时候，我们可以看出距离最近的三个，分别是红⾊、红⾊、蓝⾊，因此得到⽬标点为红⾊。
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⼆、关于K的取值 K：临近数，即在预测⽬标点时取⼏个临近的点来预测。
K值得选取⾮常重要，因为： 如果当K的取值过⼩时，⼀旦有噪声得成分存在们将会对预测产⽣⽐较⼤影响，例如取K值为1时，⼀旦最近的⼀个点是噪声，那么就会出现偏差，K值的减⼩就意味着整体模型变得复杂，容易发⽣过拟合； 如果K的值取的过⼤时，就相当于⽤较⼤邻域中的训练实例进⾏预测，学习的近似误差会增⼤。
knn算法用于分类的原理
knn算法用于分类的原理KNN算法用于分类的原理KNN（K-Nearest Neighbor）算法是一种基本的分类算法，它通过计算待分类样本与训练集中每个样本之间的距离，并选取与待分类样本最近的K个样本作为其邻居，然后通过邻居的标签来确定待分类样本所属类别。
下面将详细介绍KNN算法用于分类的原理。
一、KNN算法概述1.1 KNN算法定义KNN算法是一种基于实例的学习方法，它通过计算待分类样本与训练集中每个样本之间的距离，并选取与待分类样本最近的K个样本作为其邻居，然后通过邻居的标签来确定待分类样本所属类别。
1.2 KNN算法优缺点优点：（1）简单易懂，易于实现；（2）对于数据分布没有假设，适用于非线性可分问题；（3）可以处理多类别问题；（4）适用于大规模数据集。
缺点：（1）需要保存全部数据集，对存储空间要求高；（2）计算量大，在大规模数据集上效率低下；（3）对异常值敏感；（4）需要确定合适的K值。
二、KNN算法实现步骤2.1 数据预处理首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择、特征缩放等操作。
2.2 计算距离计算待分类样本与训练集中每个样本之间的距离，常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。
2.3 选取K值选取合适的K值是KNN算法中非常重要的一步，通常采用交叉验证法来确定最优的K值。
2.4 确定分类标签根据邻居的标签来确定待分类样本所属类别，通常采用多数表决法来确定分类标签。
三、KNN算法原理详解3.1 KNN算法基本思想KNN算法是一种基于实例的学习方法，它不需要事先训练模型，而是通过计算待分类样本与训练集中每个样本之间的距离，并选取与待分类样本最近的K个样本作为其邻居，然后通过邻居的标签来确定待分类样本所属类别。
其基本思想可以用下图表示：如上图所示，假设有一个二维数据集，其中红色圆形为待分类样本，蓝色正方形和绿色三角形为已知类别的训练样本。
knn算法介绍
2 TWO 算法流程
2-1 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
3
THREE 算法优缺点
3-1 优点
t e
1.简单，易于理解，易于实现，
x t
无需估计参数，无需训练；
t
e 2. 适合对稀有事件进行分类；
x t
t
e x
3.特别适合于多分类问题
t
3-2 缺点
1、懒惰算法，对测试样本分类时的计算量大， 内存开销大，评分慢
2、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
3、可解释性较差，无法给出决策树那样的 规则
4 FOUR 算法改进策略
4-1 算法的改进策略
kNN算法因其提出时间较早，随着其他技术的不断更新和完善， kNN算法的诸多不足之处也逐渐显露，因此许多kNN算法的改进算 法也应运而生。
针对以上算法的不足，算法的改进方向主要分成了分类效率和 分类效果两方面。
KNN算法
目录
1 算法简介 2 算法流程 3 算法优缺点 4 算法改进策略
1 ONE 算法简介
1-1 算法引入
KNN算法是一个比较简单的分类算法，整体思想：计算一个点A与其他所 有点之间的距离，取出与该点最近的K个点，然后统计这K个点里面所属分类 比例最大的，则点A属于该分类。
描述knn算法
描述knn算法KNN算法（K-Nearest Neighbor Algorithm）是一种常见的分类和回归算法。
它的核心思想是根据样本之间的距离，找到与待分类样本最近的K个训练集中的样本，然后根据这K个样本的标签来预测待分类样本的标签。
1. 算法流程首先，需要确定一个距离度量方法，通常使用欧氏距离或曼哈顿距离。
然后，对于每个待分类样本，计算它与训练集中所有样本之间的距离。
接着，选择与该待分类样本距离最近的K个训练集中的样本，并统计它们各自所属类别出现的次数。
最后，将出现次数最多的类别作为该待分类样本所属类别。
2. K值选择在确定K值时需要注意以下几点：（1）当K值较小时，模型会更加复杂，容易受到噪声数据影响；（2）当K值较大时，模型会更加简单，但容易受到其他类别数据影响。
因此，在实际应用中需要根据具体问题进行调参。
通常使用交叉验证等方法来寻找最优参数。
3. 优缺点优点：（1）简单易懂，易于实现；（2）适用于多分类问题。
缺点：（1）需要计算所有训练样本之间的距离，计算量较大；（2）对于高维数据，容易出现维度灾难问题；（3）对于不平衡数据集，容易受到少数类别影响。
4. 应用场景KNN算法广泛应用于图像识别、语音识别、推荐系统等领域。
例如，在推荐系统中，可以根据用户历史行为和兴趣爱好等信息，将相似用户的评分信息作为参考，推荐给该用户可能感兴趣的商品。
5. 总结KNN算法是一种常见的分类和回归算法，在实际应用中需要根据具体问题进行调参。
它的核心思想是根据样本之间的距离来预测待分类样本的标签。
虽然KNN算法有一些缺点，但在某些场景下仍然具有较高的应用价值。
K近邻分类算法范文
K近邻分类算法范文K近邻（K Nearest Neighbors，KNN）分类算法是一种基本的机器学习算法，用于解决分类问题。
它是一种非参数算法，可以用于处理离散和连续型特征的数据集。
本文将详细介绍KNN算法的原理、步骤和算法的优缺点。
一、KNN算法原理1.计算距离：对于新样本，需要与训练集中每个样本计算距离。
常用的距离度量方法有欧式距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离等。
2.选择K个最近邻居：根据距离选择K个最近邻居。
K的选择是一个重要参数，通常通过交叉验证来确定。
4.输出分类结果：将新样本标记为投票结果的类别。
二、KNN算法步骤KNN算法的步骤如下：1.数据预处理：对训练集进行数据预处理，包括特征标准化、缺失值处理和离散特征转换等。
2.特征选择：通过统计分析、特征重要性评估等方法选择合适的特征。
3.计算距离：对于新样本，计算它与训练集中每个样本的距离。
4.选择最近邻：根据距离选择K个最近邻居。
6.进行预测：将新样本标记为投票结果的类别。
7.模型评估：使用评估指标（如准确率、召回率和F1分数等）评估模型性能。
三、KNN算法的优缺点KNN算法具有以下优点：1.简单易理解：KNN算法的原理直观简单，易于理解和实现。
2.无假设：KNN算法不需要对数据做任何假设，适用于多种类型的数据。
3.非参数模型：KNN算法是一种非参数学习算法，不对数据分布做任何假设，适用于复杂的数据集。
KNN算法也有以下缺点：1.计算复杂度高：KNN算法需要计算新样本与训练集中所有样本的距离，计算复杂度较高，尤其是在大数据集上。
2.内存开销大：KNN算法需要保存整个训练集，占用内存较大。
3.对数据特征缩放敏感：KNN算法对特征缩放敏感，如果特征尺度不同，可能会导致距离计算不准确。
四、总结KNN算法是一种简单而有效的分类算法，适用于多种类型的数据。
通过计算新样本与训练集中所有样本的距离，并选择最近的K个邻居进行投票决策，可以得到新样本的分类结果。
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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)
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
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”
例如，给定学生的特征向量(x1, x2, x3...)，预测模型可表示为
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
基于线性模型的表达
y 1 0.5x
基于决策树的表达
母亲：闺女，给你介绍个对象 女儿：多大年纪了？ 母亲：26。 女儿：长的帅不帅？ 母亲：挺帅的。 女儿：收入高不？ 母亲：不算很高，中等情况。 女儿：是公务员不？ 母亲：是，在税务局上班呢。
于哪个类别
k-最近邻算法
F(4,3) G(5,3) H(6,3)
M(2,2) E(5,2) A(1,1) B(2,1) D(2,0) C(3,1)
取k=5，使用欧氏距离
d(M, A) d(M, B) d(M, C) d(M, D) d(M, E)
2 1 2 4
9 5
10
d(M, F)
M的k个近邻中， 蓝色有4个，黄色有1个， 因此M的分类结果为蓝色
d(M, G)
d(M, H)
17
k-最近邻算法
F(4,3) G(5,3) H(6,3) 取k=2，使用欧氏距离
d(M, A)
E(5,2) A(1,1) B(2,1) D(2,0) C(3,1) M(4,1)
9
4 1
d(M, B) d(M, C) d(M, D) d(M, E)
5
2 4
d(M, F)
d(M, G)
5 8
M要分类为蓝色还是黄色？
d(M, H)
如果只有两个类别，选择k时应选择一个奇数
k值的选择
如果k过于小，那么将会对数据中存在的噪声过于敏感 如果k过大，邻居中可能包含其他类的点 一个经验的取值法则为 k≤
q
， q 为训练实例的数目
k-最近邻算法
kNN是基于实例的学习算法，训练过程仅是保存训练数据 必须保存全部训练数据，如果训练数据集很大，必须使用
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
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
女儿：那好，我去见见。
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
天气 晴 小雨
多云
温度 <=35度 去玩 >35度 不要去玩 去玩 刮大风 是 不要去玩 否 去玩
基于规则的表达
k-最近邻算法
F(4,3) G(5,3) H(6,3)
M(2,2) E(5,2) A(1,1) B(2,1) D(2,0) C(3,1)
取k=5，使用欧氏距离
d(M, A) d(M, B) d(M, C) d(M, D) d(M, E)
2 1 2 4
9 5
10
d(M, F)
weight(蓝) = 1/3 + 1/2 + 1/3 + 1/5 = 1.367 weight(黄) = 1/6 = 0.167
分类算法预测准确率的指标
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
线性模型的输出仅是实例的各属性的加权求和
y w0 w1 x1 w2 x2 w3 x3 ... 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
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
强壮性
给定噪声数据或具有空缺值的数据，模型正确预测的能力
可伸缩性
当给定大量数据时，有效地构造模型的能力
可解释性
涉及学习模型提供的理解和洞察的层次
模式
传感器
特征提取
特征选择
分类器设计
系统评估
总结
分类：将待分类实例划分到合适的类别中 数值预测：预测数值属性，没有“类标号” 知识的表达：线性模型、决策树、规则、基于实例的表达 基于距离的分类：kNN算法
谢谢！
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...)
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。
d(M, G)
d(M, H)
17
从k个最近邻居中决定分类结果
方式1:
选出k个最近的邻居中的数量最多的类标号
方式2:
k个最近邻居分别按距离计算权重，权重最大的类标号获胜。 权重可以采用 1 / (d2 + 1) 来计算，其中d为某个最近邻居到
待分类实例的距离。
可采用其它权重计算方式，只要满足 到待分类实例的距离越近权重值越大， 到待分类实例的距离越远权重值越小即可
(3) 分类结果
k-最近邻算法
k-最近邻算法，kNN，k-Nearest Neighbor 十大数据挖掘算法之一
C4.5
k-Means
EM
PageRank
SVM
Apriori
AdaBoost
Naïve Bayes
kNN
CART
k-最近邻算法
计算每个训练实例到待分类实例之间的距离 找出和待分类实例距离最近的k个训练实例 找到的k个训练实例中哪个类别占的最多，待分类实例就属
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
正常邮件 邮件 分类 算法 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，
(知识)，而不是推断出一个规则集或决策树，并保存它
直接在样本上进行工作，而不是建立规则的学习称为基于
实例的学习(instance-based learning)
基于实例的学习也称为死记硬背式学习(rote learning)，一
旦“记住”了一个训练实例集，在遇到一个新的实例时， 就会在“记忆”中找出与之最相似的一个训练实例
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”
相关应用
垃圾邮件识别 信用卡用户分级，低风险优质客户给予较高的额度 手写字体识别、语音输入、图像识别 ...
相关应用
9月26日，石家庄市建华大街和 裕华路交叉口西南角的行人闯红 灯自动识别抓拍系统开始试用。 如果行人指示信号灯为红灯时， 仍有行人在斑马线上过马路，这 套系统会自动将其中一个人的图 像拍摄下来并形成照片。
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
主要内容
分类和预测 知识的表达 基于距离的分类
基于距离的分类
与一个类中的成员和另一个类中的成员之间的相似性相比，
同一个类中的成员彼此之间被认为是更加相似的
相似性 ( 距离 ) 度量可以用来识别数据库中不同成员之间的
“相似程度”
基于距离的分类方法的直观解释
(1) 类定义
(2) 待分类样本
大量的存储空间
在分类时必须对数据集中的每个数据计算距离值，实际使
用时可能非常耗时
应用示例: 手写数字识别
将训练样本中的每张图划分 成5x5的网格，计算每个格子中 黑色像素所占比例，形成5x5维特征向量， 并以此训练分类算法
将待识别的图片按同样的方式 转换为5x5维特征向量， 然后应用分类算法
分类系统设计的基本步骤
数据挖掘
王成
华侨大学计算机科学与技术学院
/ml/datasets.html 这上面的聚类数据45种，分类数据240种 /v_july_v/article/details/6142146 数据挖掘领域十大经典算法 /v_july_v/article/details/7577684