分类算法综述及kNN全解
knn算法的分类规则
knn算法的分类规则目录1.KNN 算法简介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 算法简介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。
该算法的基本思想是：在一个数据集中，每个数据点根据其距离其他数据点的距离进行分类。
具体而言，KNN 算法会找到距离目标数据点最近的 k 个数据点，然后根据这些邻居的数据类别决定目标数据点的类别。
2.KNN 算法的分类规则KNN 算法的分类规则非常简单，可以概括为以下三个步骤：（1）计算数据点之间的距离：首先，需要计算数据集中每个数据点之间的距离。
通常使用欧氏距离、曼哈顿距离等度量方法。
（2）确定邻居数据点：根据距离度量，找到距离目标数据点最近的 k 个数据点。
这里 k 是一个超参数，可以根据实际问题和数据集的特点进行选择。
（3）决定目标数据点的类别：根据邻居数据点的类别，决定目标数据点的类别。
如果邻居数据点的类别多数为某一类别，则目标数据点也被划分为该类别；否则，目标数据点不被划分为任何类别。
3.KNN 算法的优缺点KNN 算法的优点包括：简单易懂、易于实现、对数据集的噪声不敏感、能够很好地处理不同密度的数据等。
然而，KNN 算法也存在一些缺点，如计算量大、需要存储所有数据点、对 k 的选择敏感等。
4.KNN 算法的应用实例KNN 算法在许多领域都有广泛的应用，例如文本分类、图像分类、生物信息学、金融风险管理等。
例如，在文本分类任务中，可以将文本表示为特征向量，然后使用 KNN 算法根据特征向量的距离对文本进行分类。
总之，KNN 算法是一种简单且易于实现的分类方法，适用于各种数据集和领域。
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算法原理以及代码实现
KNN算法原理以及代码实现⼀、KNN简述KNN是⽐较经典的算法，也是是数据挖掘分类技术中最简单的⽅法之⼀。
KNN的核⼼思想很简单：离谁近就是谁。
具体解释为如果⼀个实例在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最近邻）的实例中的⼤多数属于某⼀个类别，则该实例也属于这个类别。
换个说法可能更好理解，⽐如⼀个⼀定范围的平⾯随机分布着两种颜⾊的样本点，在这个平⾯内有个实例点不知道它是什么颜⾊，因此通过它周边的不同颜⾊的点分布情况进⾏推测，假设取K=3，意思是在离这个实例点最近的样本点中去前三个最近的，然后看这三个当中那种类别占⽐⼤，就判断该实例点属于那个类别的，当k=5的时候也⼀样这样判断，因此k的取值很关键，通常不会超过20。
当然，因为每个样本有多个特征，因此实际⼯作中，这个‘平⾯’就是三维甚⾄是多维的，道理是⼀样的。
如图：⼆、KNN算法原理在KNN中，通过计算对象间距离来作为各个对象之间的⾮相似性指标，避免了对象之间的匹配问题，在这⾥距离⼀般使⽤欧⽒距离或曼哈顿距离：对KNN算法的思想总结⼀下：就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，其算法的描述为：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。
三、KNN算法优缺点以及算法改进优缺点：1、简单，易于理解，是⼀个天然的多分类器；2、不需要庞⼤的样本数据也可以完成⼀个简单的分类；3、不需要训练和求解参数（既是优点也是缺点）；4、数据量⼤的时候，计算量也⾮常⼤（样本多，特征多）；5、不平衡样本处理能⼒差；6、并没有学习和优化的过程，严格来说不算是机器学习。
改进：进⾏加权平均，离得近的样本给予更⼤的权重，离得远的样本使其权重变⼩。
KNN讲解
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计算相似度
设两个特征向量分别为X=（x1,x2,...,xn）和Y=(y1,y2,...yn)
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将需要预测的学生的特征向量与训练集 中的所有特征向量，用上述公式计算出距离， 将各个距离值排序，将最距离小的排在前面， 最后取前k个样本，得出在这k个样本中，国 企、外企、私企所占比例，比例最大的就是 该预测样本所属于的类别。
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传统KNN算法实验结果
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改进
1、样本特征加权处理
传统的方法认为样本各个特征（属性）的作 用是相同的，即权重相同，无法体现各特征与分 类间的关系。如果有些特征与分类相关度很高， 有些很低，则其分类误差就会较大。
，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， 如果某一类的样本数量很大，那么可能目标样本 并不接近这类样本，却会将目标样本分到该类下 ，影响分类准确率。
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(3)样本库容量依赖性较强； (4)K值不好确定；
(1)从降低计算复杂度的角度 当样本容量较大以及特征属性较多时，KNN算
法分类的效率就将大大降低。可以采用以下方法 进行改进。 ✓如果在使用KNN算法之前对样本的属性进行约简， 删除那些对分类结果影响较小（不重要）的属性， 则可以用KNN算法快速地得出待分类样本的类别， 从而可以得到更好的效果。
分类算法综述
分类算法综述1 分类算法分类是数据挖掘中的一个重要课题。
分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。
分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。
分类可描述如下：输入数据，或称训练集（Training Set），是一条条的数据库记录（Record）组成的。
每一条记录包含若干个属性（Attribute），组成一个特征向量。
训练集的每条记录还有一个特定的类标签（Class Label）与之对应。
该类标签是系统的输入，通常是以往的一些经验数据。
一个具体样本的形式可为样本向量：（v1,v2,…, vn ;c）。
在这里vi表示字段值，c表示类别。
分类的目的是：分析输入数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性,为每一个类找到一种准确的描述或者模型。
这种描述常常用谓词表示。
由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。
尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的，我们仍可以由此预测这些新数据所属的类。
注意是预测，而不能肯定，因为分类的准确率不能达到百分之百。
我们也可以由此对数据中的每一个类有更好的理解。
也就是说：我们获得了对这个类的知识。
2 典型分类算法介绍解决分类问题的方法很多，下面介绍一些经典的分类方法，分析各自的优缺点。
2.1 决策树分类算法决策树（Decision Tree）是一种有向无环图（Directed Acyclic Graphics,DAG）。
决策树方法是利用信息论中的信息增益寻找数据库中具有最大信息量的属性字段，建立决策树的一个结点，在根据该属性字段的不同取值建立树的分支，在每个子分支子集中重复建立树的下层结点和分支的一个过程。
构造决策树的具体过程为：首先寻找初始分裂，整个训练集作为产生决策树的集合，训练集每个记录必须是已经分好类的，以决定哪个属性域（Field）作为目前最好的分类指标。
一般的做法是穷尽所有的属性域，对每个属性域分裂的好坏做出量化，计算出最好的一个分裂。
最近邻分类算法
最近邻分类算法K最近邻(KNN，K-NearestNeighbor)分类算法是指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。
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。
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。
给定一个训练数据集，对于新的输入实例，根据这个实例最近的k 个实例所属的类别来决定其属于哪一类。
所以相对于其它机器学习模型和算法，k 近邻总体上而言是一种非常简单的方法。
找到与该实例最近邻的实例，这里就涉及到如何找到，即在特征向量空间中，我们要采取何种方式来对距离进行度量。
距离的度量用在k 近邻中我们也可以称之为相似性度量，即特征空间中两个实例点相似程度的反映。
在机器学习中，常用的距离度量方式包括欧式距离、曼哈顿距离、余弦距离以及切比雪夫距离等。
在k 近邻算法中常用的距离度量方式是欧式距离，也即L2 距离，L2 距离计算公式如下：一般而言，k 值的大小对分类结果有着重大的影响。
当选择的k 值较小的情况下，就相当于用较小的邻域中的训练实例进行预测，只有当与输入实例较近的训练实例才会对预测结果起作用。
但与此同时预测结果会对实例点非常敏感，分类器抗噪能力较差，因而容易产生过拟合，所以一般而言，k 值的选择不宜过小。
KNN讲解
2015-3-13
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(2)从优化相似度度量方法的角度
基本的KNN算法基于欧几里得距离来计算样 本的相似度，这种方法对噪声特征非常敏感。 为了改变传统KNN算法中特征作用相同的缺 陷，可在度量相似度的距离公式中给特征赋予 不同权重，特征的权重一般根据各个特征在分 类中的作用设定。
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(3)样本库容量依赖性较强； (4)K值不好确定； k 值选择过小，得到的近邻数过少，会降 低分类精度，同时也会放大噪声数据的干扰； 而 k 值选择过大，如果待分类样本属于训练集 中包含数据较少的类，那么在选择 k 个近邻的 时候，实际上并不相似的数据也被包含进来， 造成噪声增加而导致分类效果的降低。
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改进的KNN算法实验结果
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小结： KNN算法简单，易于实现，但当样本规 模很大时，其复杂度会很大，所谓“适合 的就是最好的”，在选择分类算法时我们 应该根据具体应用的需求，选择适当的分 类算法。
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将需要预测的学生的特征向量与训练集 中的所有特征向量，用上述公式计算出距离， 将各个距离值排序，将最距离小的排在前面， 最后取前k个样本，得出在这k个样本中，国 企、外企、私企所占比例，比例最大的就是 该预测样本所属于的类别。
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4 KNN的优缺点
knn算法原理
knn算法原理KNN（K近邻算法）是一种基于实例的机器学习算法，是机器学习领域中非常常见的算法。
KNN法的基本思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相近的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于该类别。
KNN法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。
KNN法的基本原理是：在给定一个未知类别的对象（样本数据）时，根据其特征属性和它最接近的K个已经知道分类的样本，对这个对象进行分类。
KNN法就是从训练集中找出这K个“邻居”，根据这K 个“邻居”的类别，来确定当前未知类别的对象的分类。
KNN法的基本流程如下：1. 从训练集中计算测试实例与每个训练集实例之间的距离；2.据距离选择K个最近邻；3.据K个邻居的类别，通过投票或者加权求和，确定测试实例的类别。
KNN法使用数据中“靠近”的训练实例来预测未知实例，因此，KNN法是一种基于实例的学习算法。
KNN法的实质是在训练集中查找与当前输入实例最在的 K 个实例，并将它们的“类标记”作为对应的输入实例的预测。
KNN法的优点是：1. KNN法的思想简单，实现容易，它不需要学习过程，也不需要假设数据的分布，只需要保存所有数据实例；2.实际数据建模时，可以有效地处理属性间关系比较复杂和数据不平衡的情况；3. KNN法可以灵活地处理不同的数据类型。
KNN法也存在一些缺点：1. KNN法需要大量的计算，当训练数据集特别大的时候，搜索K 个最近邻计算量就比较大，可能会耗费较多的时间；2. KNN法的效果依赖于k的值，但是k的值没有一个理论上的确定方法，只能选取不同的k值进行实验；3. KNN法不能很好地处理类别不平衡问题，因为它采用的算法是加权求和，类别不平衡的情况下，加权求和会倾向于那些比较多的类别；4. KNN法的思想是当前的数据点的类别取决于它的K个邻居，而这里的K个邻居都是已经被正确分类的，即每个邻居都是“正确”的，这种认为是不合理的，因为它假定K个邻居的类别都被正确分类了，而这并不一定是真的。
KNN算法原理与应用
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KNN算法的sklearn实现
sklearn.neighbors模块集成了 k-近邻相关的类，KNeighborsClassifier用做kNN分类
树，KNeighborsRegressor用做kNN回归树。KNeighborsClassifier类的实现原型如下：
class sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights='uniform',
testData = [0.2, 0.1]
Result = classify(testData, group, labels, 3)
print(Result)
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KNN算法基本原理
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• 运行效果：
•
左下角两个点属于B类用蓝色点标识，右上角
两个点属于A类用红色标识。取k值为3时通过
kNN算法计算，距离测试点（0.2, 0.1）最近的
algorithm='auto', leaf_size=30, p=2, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=1,
**kwargs)
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KNN算法的sklearn实现
主要参数如下：
•
•
n_neighbors：整型，默认参数值为5。邻居数k值。
量的kNN搜索。
，适合于样本数量远大于特征数
KNN算法基本原理：距离计算
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在KNN算法中，如何计算样本间距离非常重要，下面我们介绍几种常见的
距离计算方法。
闵可夫斯基距离
闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）是一种常见的方法，用于衡量数值点之间距离。
KNN算法基本原理及其应用
KNN算法基本原理及其应用KNN(K-Nearest Neighbors)算法是一种基于统计学原理的分类算法，是机器学习中最简单、最基础的算法之一，也是分类领域中应用广泛的算法。
本文将从KNN算法的基本思想、实现过程及其应用等方面对其进行详细介绍。
一、KNN算法的基本思想KNN算法的基本思想是将待分类数据与已知类别的数据进行比较，将待分类数据归为与其最近的K个已知数据所属的类别中出现次数最多的类别。
这里的距离一般采用欧式距离或曼哈顿距离进行计算。
KNN算法基于一个简单的假设：与某个数据距离越近的数据在特征上越相似。
因此，KNN算法是一种基于相似度的分类算法。
二、KNN算法的实现过程KNN算法的实现过程主要包括以下三个步骤：1.计算距离。
对于测试样本，需要计算它与训练样本集中所有样本的距离。
距离的计算可以采用欧氏距离、曼哈顿距离、余弦距离等不同的度量方式。
在计算距离时，需要对所有特征属性值进行归一化处理，以避免由于某个特征属性的值过大而导致该特征的权重过大的问题。
2.选择K值。
根据前面计算出的所有距离，需要选择K个最近邻的训练样本点。
选取K值的大小直接影响了算法的准确率和耗时。
K值通常取奇数，以避免出现数据被平分到不同类别的情况。
3.分类决策。
根据K个最近邻样本所在的类别，可以采用投票的方式来进行分类。
即，将K个最近邻样本所在类别出现的次数进行统计，最终将测试样本分类为出现次数最多的那个类别。
如果有两类以上的类别出现次数相同，则需要考虑采用加权投票的方式。
三、KNN算法的应用KNN算法可以广泛应用于各种领域，例如：1.图像识别。
KNN算法可以通过比较图片的特征向量来进行相似度的计算，最终将图片分为不同的类别。
2.医学诊断。
KNN算法可以根据病人的临床表现特征来判断病人患有何种疾病。
3.航空预测。
KNN算法可以通过分析历史飞行数据，预测某个飞行计划的飞行时间和航线选择。
4.交通事故预测。
KNN算法可以通过分析历史交通事故数据，预测某个区域内发生交通事故的概率，以便采取对应的预防措施。
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。
kNN算法及其示例
KNN算法及其示例一、KNN算法概述KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。
那么什么是KNN算法呢，接下来我们就来介绍介绍吧。
二、KNN算法介绍KNN的全称是K Nearest Neighbors，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看出一些KNN算法的蛛丝马迹了。
K个最近邻居，毫无疑问，K的取值肯定是至关重要的。
那么最近的邻居又是怎么回事呢？其实啊，KNN的原理就是当预测一个新的值x 的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。
听起来有点绕，还是看看图吧。
图中绿色的点就是我们要预测的那个点，假设K=3。
那么KNN 算法就会找到与它距离最近的三个点（这里用圆圈把它圈起来了），看看哪种类别多一些，比如这个例子中是蓝色三角形多一些，新来的绿色点就归类到蓝三角了。
但是，当K=5的时候，判定就变成不一样了。
这次变成红圆多一些，所以新来的绿点被归类成红圆。
从这个例子中，我们就能看得出K的取值是很重要的。
明白了大概原理后，我们就来说一说细节的东西吧，主要有两个，K值的选取和点距离的计算。
2.1距离计算要度量空间中点距离的话，有好几种度量方式，比如常见的曼哈顿距离计算，欧式距离计算等等。
不过通常KNN算法中使用的是欧式距离，这里只是简单说一下，拿二维平面为例，，二维空间两个点的欧式距离计算公式如下：ρ=√(x2−x1)2+(y2−y1)2这个高中应该就有接触到的了，其实就是计算（x1,y1）和（x2,y2）的距离。
拓展到多维空间，则公式变成这样：d(x,y)=√(x112222n n2这样我们就明白了如何计算距离，KNN算法最简单粗暴的就是将预测点与所有点距离进行计算，然后保存并排序，选出前面K个值看看哪些类别比较多。
但其实也可以通过一些数据结构来辅助，比如最大堆，这里就不多做介绍，有兴趣可以百度最大堆相关数据结构的知识。
kneighborsclassifier 算法
kneighborsclassifier 算法K-最近邻算法（K-Nearest Neighbors Algorithm，简称KNN）是一种常见的分类算法之一，它可以对未知样本进行分类，它的基本原理是将未知样本与已知样本进行比较，以最近的K个样本为参考，将该未知样本归类到与最近的K个样本类别相同的类别中。
KNN算法的主要特点包括简单易用、非常适用于多类别样本分类问题，但是对于大规模数据的分类问题，计算量会变得非常大。
KNN算法的基本步骤包括：1. 选择和确定分类方式：可以是分析每个特征变量并按照最小误差或者最大分类准确率的方式进行；2. 选择要用于分类的近邻数量：这就是K的值，对于不同的问题要结合经验和理解来选择；3. 计算未知样本和已知样本之间的距离：可以使用欧式距离计算；4. 找到最近的K个样本：根据已知样本和未知样本之间的距离，找到最近的K个样本；5. 进行分类：通过统计K个样本中每个类别的数量，将未知样本归类到数量最大的类别中。
KNN算法是一个非常直观且易于理解的算法，但也存在一些缺点。
其中最明显的问题是需要大量的计算资源，特别是在样本数量非常大的时候。
算法需要存储所有的已知样本，也会占用大量的存储空间。
KNN算法的优点是对于高维数据，它不需要假设数据的任何分布类型。
这使得该算法适用于具有复杂结构和分布的数据集。
它适用于多分类问题和二分类问题。
在Python编程中，我们可以使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier来实现KNN算法。
下面是一个简单的代码示例：在使用KNN算法时，需要注意的一个关键问题是如何设置K值。
如果K值设置过小，那么模型会过于敏感，产生过拟合的现象；如果K值设置过大，那么模型会过于简单，容易出现欠拟合的情况。
K值的选择需要结合实际问题和模型评价指标进行综合考虑。
KNN算法是一个简单而有效的分类算法，可以用于多类别分类问题，尤其适用于非线性和高维数据。
knn 余弦相似度-概述说明以及解释
knn 余弦相似度-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分主要对文章的主题进行简要介绍，其中包括对KNN和余弦相似度的基本概念和作用进行一定的说明。
K最近邻算法（KNN）是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。
在KNN算法中，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个邻居，根据邻居的标签进行分类或回归预测。
KNN 算法简单易懂，无需模型训练和参数调整，因此在实际应用中具有广泛的适用性。
而余弦相似度是一种用于衡量文本相似度的指标，它通过计算两个向量之间的夹角余弦值来判断它们的相似程度。
余弦相似度不受向量长度的影响，适用于高维稀疏向量的相似性比较，因此在文本分类、信息检索等领域得到广泛应用。
本文将对KNN算法和余弦相似度进行详细的介绍和分析，并探讨了将二者结合应用的方法和实际效果。
通过本文的研究，我们希望能够深入理解KNN算法和余弦相似度，并探索它们在实际问题中的应用潜力。
接下来的章节将会对KNN算法和余弦相似度的原理、应用场景以及优缺点进行详细阐述，同时还将介绍将KNN算法和余弦相似度相结合的方法和实际应用案例。
最后，我们将总结KNN和余弦相似度的特点，探讨对实际问题的启示，并展望未来的研究方向。
通过本文的阅读，读者将能够对KNN算法和余弦相似度有更深入的了解，并能够将其应用于实际问题解决中。
文章结构部分的内容如下：1.2 文章结构本文分为以下几个部分进行描述和讨论：2.1 K最近邻算法（KNN）：首先介绍K最近邻算法的原理，包括其基本概念和计算过程。
然后详细探讨KNN算法的应用场景，即在哪些实际问题中可以采用KNN算法进行解决。
最后，对KNN算法的优缺点进行分析和总结。
2.2 余弦相似度：接下来介绍余弦相似度的定义和计算方法。
余弦相似度是一种衡量两个向量之间相似度的方法，适用于文本比较、推荐系统等任务。
我们将详细解释如何计算余弦相似度，并探讨其应用场景。
2.3 KNN与余弦相似度的结合：然后将KNN算法和余弦相似度相结合，探讨其原理和优势。
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算法原理
knn算法原理
K-Nearest Neighbors（KNN）算法是一种基于实例的学习算法，它最常用于分类problem。
它的原理很简单：如果一个实例的特征和另一个实例的特征很相似，那么这两个实例就大
概是同一类别的。
KNN基于这个概念，它先计算一个未知实例和训练集中所有实例的相似度，然后把K个
最相似的实例找出来，将它们的类作为未知实例的类别预测值。
计算相似度的方法有很多，比如欧几里得距离法、皮尔逊相关系数以及余弦相似度法等。
KNN算法采用欧几里得距离法：计算未知实例与每个已知实例的欧几里得距离，再把所
有的距离从小到大排序，最后按照排序顺序取K个作为未知实例的邻居。
在KNN算法中，K值的取值很重要：K值太大会使算法变得过拟合；K值太小会使算法
欠拟合，这就是经验法则最好取一个合适的K值。
KNN算法是一种基于实例的学习算法，通过找出K个最近邻居来实现分类，它非常容易
理解实现，它的大部分时间都花在计算来自数据集中每个实例的相似性上。
KNN算法的
优点是它的训练很快，因为它不需要在训练集中建立模型，但它的缺点是它对噪声（Noise）和类别不平衡（Class Imbalance）数据有根本性的影响，也就是说KNN需要一
个质量较高的训练数据集才能够产生较好的结果。
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算法综述
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kNN算法综述王宇航13120476(北京交通大学计算机与信息技术学院，北京，100044)摘要：kNN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kNN算法及相关文献做一份总结，详细介绍kNN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方案。
本文还介绍了kNN算法的发展历程、重要的发表的论文。
本文在最后介绍了kNN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：kNN算法；k近邻算法；机器学习；文本分类Abstract: KNN algorithm, a famous statistical method of pattern recognition, which is one of the best algorithms for dealing with text categorization, is playing an important role in machine learning classification algorithm, and it is one of the simplest algorithms in machine learning. This paper mainly summaries the kNN algorithm and its related literature, and detailed introduces its main idea, principle, implementation steps and specific implementation code, as well as analyzes the advantages and disadvantages of the algorithm and its various improvement schemes. This paper also introduces the development course of kNN algorithm, its important published paper. In the final, this paper introduces错误!文档中没有指定样式的文字。
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。
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邮件
分类 算法
正常邮件 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， 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”
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”
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
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 (知识)，而不是推断出一个规则集或决策树，并保存它
数据挖掘
王成 华侨大学计算机科学与技术学院
/ml/data
/v_july_v/article/details/6142146 数据挖掘领域十大经典算法
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
晴 温度
天气 多云
小雨
去玩
刮大风
<=35度
>35度
去玩
不要去玩
是
否
不要去玩
去玩
基于规则的表达
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
/v_july_v/article/details/7577684
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...)
线性模型的输出仅是实例的各属性的加权求和
y w0 w1x1 w2 x2 w3x3 ... 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
例如，给定学生的特征向量(x1, x2, x3...)，预测模型可表示为
数值预测过程
数值预测也是一个两步过程，和分类过程类似，只不过没 有“类标号属性”，因为要预测的属性值是连续值，而不 是分类的(离散值)
例如预测某同学的期末考试成绩得分，如果转换成预测某 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)
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。
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
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
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
模型使用：用创建的模型预测未来或者类别未知的记录
分类过程：训练模型
训练集
分类算法
天气
气温
湿度
晴
中
中
雨
低
高
晴
高
低
...
适合运动 是 否 否
模型
IF 气温低 THEN 不适合运动 ......
分类过程：测试模型
测试集
天气 晴 雨 晴 ...
气温 中 低 高
湿度 中 高 低
适合运动
分类算法
模型
真实结果： 不适合运动
预测结果： 不适合运动
分类过程：训练集和测试集的划分
十折交叉验证 留一法 过拟合
分类过程：使用模型
未分类数据 (天气晴，温度高，湿度中等)
分类算法
模型
不适合运动
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。 女儿：那好，我去见见。
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
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