k近邻算法笔记

k近邻算法笔记
K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种基本的分类和回归算法，常用于模式识别。

该算法的核心思想是：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。

以下是关于K近邻算法的一些笔记：
1. 基本原理
-根据给定的距离度量，找出训练集中与新样本距离最近的k个样本。

-统计这k个样本的类别分布。

-将新样本分类为在k个样本中占比最多的类别。

2. 距离度量
-常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。

-选择合适的距离度量通常取决于数据的特点和问题的要求。

3. 确定k值
- k的选择会影响算法的性能，通常通过交叉验证等方法确定。

-较小的k值容易受到噪声的影响，较大的k值则可能忽略了样本局部的特性。

4. 优缺点
-优点：
-简单、易于理解和实现。

-适用于小规模数据集。

-缺点：
-随着样本数量的增加，计算量会显著增加。

-对异常值敏感。

5. 应用领域
- K近邻算法在模式识别、图像识别、语音识别等领域有广泛应用。

-也可以用于推荐系统、回归分析等问题。

6. 实现步骤
-选择合适的距离度量和k值。

-计算新样本与训练集中所有样本的距离。

-根据距离递增的顺序，找到k个最近邻的样本。

-统计k个样本的类别分布，将新样本分类。

7. 代码示例
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 创建K近邻分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测新样本的类别
y_pred = knn.predict(X_test)
```
这些笔记提供了K近邻算法的基本概念和实现步骤。

在实际应用中，根据具体问题的特点和数据的性质，可能需要进一步调整参数和优化模型。