大数据十大经典算法kNN讲解

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K-近邻算法（KNN）

K-近邻算法（KNN）⽂本分类算法、简单的机器学习算法、基本要素、距离度量、类别判定、k取值、改进策略 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。

外⽂名：k-Nearest Neighbor(简称kNN) 中⽂名：k最邻近分类算法应⽤：⽂本分类、模式识别、图像及空间分类典型：懒惰学习训练时间开销：0 提出时间：1968年作者：Cover和Hart提出关键字：kNN算法、k近邻算法、机器学习、⽂本分类思想：官⽅：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个"邻居"的信息来进⾏预测。

通俗点说：就是计算⼀个点与样本空间所有点之间的距离，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（“回归”⾥⾯使⽤平均法），则点A属于该分类。

k邻近法实际上利⽤训练数据集对特征向量空间进⾏划分，并作为其分类的“模型”。

三个基本要素：k值的选择、距离度量、分类决策规则图例说明：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。

算法计算步骤 1、算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离； 2、找邻居：圈定距离最近的k个训练对象，作为测试对象的近邻； 3、做分类：根据这k个近邻归属的主要类别，来对测试对象分类；距离的计算⽅式（相似性度量）：欧式距离：曼哈顿距离：类别的判定：投票法：少数服从多数，近邻中哪个类别的点最多就分为该类。

加权投票法：根据距离的远近，对邻近的投票进⾏加权，距离越近则权重越⼤（权重为距离平⽅的倒数）。

优点： 1、简单，易于理解，易于实现，⽆需估计参数，⽆需训练； 2、适合对稀有事件进⾏分类； 3、特别适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签)， kNN⽐SVM的表现要好。

knn概念

K最近邻算法（K-Nearest Neighbors）1. 概念定义K最近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种基本的监督学习算法，用于分类和回归问题。

它的基本思想是通过找到与待分类样本最相似的K个训练样本，利用这些样本的标签进行预测。

KNN算法没有显式的训练过程，而是在预测时直接利用训练数据。

在KNN中，每个样本由一个特征向量表示，特征向量中的每个维度代表一个特征。

通过计算不同样本之间的距离来衡量它们之间的相似性。

常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离等。

2. 算法步骤KNN算法的步骤如下：1.计算待分类样本与训练集中所有样本之间的距离；2.根据距离找出与待分类样本最相似的K个训练样本；3.统计这K个训练样本中各类别出现的次数；4.将待分类样本归为出现次数最多的类别。

3. 关键概念3.1 K值选择KNN算法中的K值是一个重要的参数，它决定了用于预测的邻居样本数量。

K值的选择会对算法的性能产生影响。

较小的K值可能会导致模型过拟合，而较大的K值可能会导致模型欠拟合。

通常，K值需要通过交叉验证等方法进行选择。

3.2 距离度量在KNN算法中，距离度量是衡量样本之间相似性的重要指标。

常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离等。

不同的距离度量方法适用于不同类型的数据。

3.3 分类决策规则分类决策规则决定了如何根据邻居样本的标签进行分类预测。

常见的分类决策规则有多数表决法和加权多数表决法。

多数表决法将待分类样本归为出现次数最多的类别，而加权多数表决法考虑了邻居样本与待分类样本之间的距离，在投票过程中给距离较近的样本更大的权重。

4. 重要性和应用4.1 重要性•简单有效：KNN算法简单易懂，没有复杂的训练过程，适用于小规模数据集；•非参数化学习：KNN是一种非参数化学习算法，不需要对数据的分布做出任何假设，具有较强的灵活性；•可解释性强：KNN算法对于分类决策过程具有较强的可解释性，可以通过查看邻居样本的标签来理解预测结果；•泛化能力强：KNN算法在处理多类别、非线性问题时表现良好。

最邻近算法knn 置信度

KNN（K-Nearest Neighbors）算法的置信度通常取决于选择的K值和距离度量方式。

KNN算法是一种基于实例的学习，或称懒惰学习算法，因为它没有真正的训练阶段，只是简单地存储训练数据，等到收到测试样本后再进行处理。

其核心思想是对于一个新样本，找出在训练集中与其最邻近的K个样本，然后根据这K 个近邻的信息来预测新样本的类别。

以下是关于KNN算法的一些关键点：
1. K的选择：K值的选择对KNN算法的结果有很大影响。

通常情况下，如果K值较小，模型具有较强的鲁棒性；如果K值较大，则模型具有较强的稳健性，但容易受到噪声的影响。

一个合适的K值可以通过交叉验证等启发式技术来获取。

2. 距离度量：常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等。

选择合适的距离度量方式对于提高分类准确性至关重要。

3. 分类决策：在分类问题中，通常采用多数投票的方式来确定新样本的类别。

4. 回归问题：对于回归问题，则是通过计算K个近邻的平均或加权平均来预测连续值输出。

5. 性能考虑：由于KNN需要计算待分类样本与所有训练样本之间的距离，因此内存开销较大，尤其是在训练样本数量庞大时更为明显。

6. 优点和局限性：KNN算法的优点在于简单易懂，适用于多分类问题，对异常值不敏感。

但它的主要局限性在于计算量大，可解释性不强，且当样本不平衡时表现可能较差。

综上所述，KNN算法的置信度与所选K值大小、距离度量方式以及分类决策规则紧密相关。

在实际应用中，为了得到较高的分类准确度和置信度，通常需要对这些参数进行仔细的调整和优化。

大数据十大经典算法kNN讲解

可解释性差
KNN算法的分类结果只依赖于最近邻的样本，缺乏可解释性。
无法处理高维数据
随着维度的增加，数据点之间的距离计算变得复杂，KNN算法在高维空间中的性能会受到影响。
对参数选择敏感
KNN算法中需要选择合适的K值，不同的K值可能会影响分类结果。
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KNN算法的改进与优化
基于距离度量的优化
与神经网络算法的比较
神经网络算法
神经网络算法是一种监督学习算法，通过训练神经元之间的权重来学习数据的内在规律。神经网络算法在处理大数据集时需要大量的计算资源和时间，因为它的训练过程涉及到复杂的迭代和优化。
KNN算法
KNN算法的训练过程相对简单，不需要进行复杂的迭代和优化。此外，KNN算法对于数据的分布和规模不敏感，因此在处理不同规模和分布的数据集时具有较好的鲁棒性。
对数据分布不敏感
KNN算法对数据的分布不敏感，因此对于非线性问题也有较好的分类效果。
简单直观
KNN算法原理简单，实现直观，易于理解。
分类准确度高
基于实例的学习通常比基于规则或判别式的学习更为准确。
对异常值不敏感
由于KNN基于实例的学习方式，异常值对分类结果影响较小。
缺点
计算量大
KNN算法需要计算样本与所有数据点之间的距离，因此在大规模数据集上计算量较大。
欧氏距离
适用于数据特征呈正态分布的情况，但在非线性可分数据上表现不佳。
余弦相似度
适用于高维稀疏数据，能够处理非线性可分问题。
曼哈顿距离
适用于网格结构的数据，但在高维数据上计算量大。
皮尔逊相关系数
适用于衡量两组数据之间的线性关系。
K值选择策略的优化

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（k近邻）机器学习算法详解

KNN（k近邻）机器学习算法详解KNN算法详解一、算法概述1、kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。

最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器，记住所有的训练数据，对于新的数据则直接和训练数据匹配，如果存在相同属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。

这种方式有一个明显的缺点，那就是很可能无法找到完全匹配的训练记录。

kNN算法则是从训练集中找到和新数据最接近的k条记录，然后根据他们的主要分类来决定新数据的类别。

该算法涉及3个主要因素：训练集、距离或相似的衡量、k的大小。

2、代表论文Discriminant Adaptive Nearest Neighbor ClassificationTrevor Hastie and Rolbert Tibshirani3、行业应用客户流失预测、欺诈侦测等（更适合于稀有事件的分类问题）二、算法要点1、指导思想kNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断出你的类别。

计算步骤如下：1）算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离?2）找邻居：圈定距离最近的k个训练对象，作为测试对象的近邻?3）做分类：根据这k个近邻归属的主要类别，来对测试对象分类2、距离或相似度的衡量什么是合适的距离衡量？距离越近应该意味着这两个点属于一个分类的可能性越大。

觉的距离衡量包括欧式距离、夹角余弦等。

对于文本分类来说，使用余弦(cosine)来计算相似度就比欧式(Euclidean)距离更合适。

3、类别的判定投票决定：少数服从多数，近邻中哪个类别的点最多就分为该类。

加权投票法：根据距离的远近，对近邻的投票进行加权，距离越近则权重越大（权重为距离平方的倒数）三、优缺点简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练适合对稀有事件进行分类（例如当流失率很低时，比如低于0.5%，构造流失预测模型）特别适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签)，例如根据基因特征来判断其功能分类，kNN比SVM的表现要好懒惰算法，对测试样本分类时的计算量大，内存开销大，评分慢可解释性较差，无法给出决策树那样的规则。

KNN讲解

成绩和毕业设计成绩4个维度（属性）作为探讨学生就业状态的主要影响因素。
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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。

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。

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KNN算法的缺陷
观察下面的例子，我们看到，对于位置样本X，通过KNN算法，我们显然可以得到X应属于红点，但对于位置样本Y，通过KNN算法我们似乎得到了Y应属于蓝点的结论，而这个结论直观来看并没有说服力。
KNN算法的具体实现
由上面的例子可见：该算法在分类时有个重要的不足是，当样本不平衡时，即：一个类的样本容量很大，而其他类样本数量很小时，很有可能导致当输入一个未知样本时，该样本的K个邻居中大数量类的样本占多数。但是这类样本并不接近目标样本，而数量小的这类样本很靠近目标样本。这个时候，我们有理由认为该位置样本属于数量小的样本所属的一类，但是，KNN却不关心这个问题，它只关心哪类样本的数量最多，而不去把距离远近考虑在内，因此，我们可以采用权值的方法来改进。和该样本距离小的邻居权值大，和该样本距离大的邻居权值则相对较小，由此，将距离远近的因素也考虑在内，避免因一个样本过大导致误判的情况。
KNN算法的缺陷
从算法实现的过程大家可以发现，该算法存两个严重的问题，第一个是需要存储全部的训练样本，第二个是需要进行繁重的距离计算量。对此，提出以下应对策略。
KNN算法的改进：分组快速搜索近邻法
其基本思想是：将样本集按近邻关系分解成组，给出每组质心的位置，以质心作为代表点，和未知样本计算距离，选出距离最近的一个或若干个组，再在组的范围内应用一般的knn算法。由于并不是将未知样本与所有样本计算距离，故该改进算法可以减少计算量，但并不能减少存储量。
问题：有一个未知形状X(图中绿色的圆点)，如何判断X是什么形状?
K-最近邻算法
显然，通过上面的例子我们可以明显发现最近邻算法的缺陷——对噪声数据过于敏感，为了解决这个问题，我们可以可以把位置样本周边的多个最近样本计算在内，扩大参与决策的样本量，以避免个别数据直接决定决策结果。由此，我们引进K-最近邻算法。

knn最近邻均值法定义

knn最近邻均值法定义
KNN最近邻均值法是一种基于样本相似度的分类算法，它的核心思想是将未知样本与已知样本进行比较，找到最相似的K个已知样本，并根据这K个样本的类别进行投票，将未知样本归为得票最多的类别。

具体而言，KNN算法包括以下几步：
1. 计算距离：首先需要计算未知样本与每个已知样本之间的距离。

常用的距离计算方法有欧氏距离、曼哈顿距离等。

2. 选择K值：选择一个正整数K，表示在所有与未知样本距离最近的K个已知样本中进行投票。

3. 投票决策：将与未知样本距离最近的K个已知样本中出现次数最多的类别作为未知样本所属类别。

4. 输出结果：将未知样本归为得票最多的类别。

需要注意的是，在实际应用中，我们通常会对数据进行标准化处理，以避免某些特征对结果产生过大或过小的影响。

此外，在选择K值时也需要注意过拟合和欠拟合问题，通常会通过交叉验证等方法来确定
最优K值。

总之，KNN最近邻均值法是一种简单而有效的分类算法，它不需要事先对数据进行训练，具有较强的鲁棒性和可解释性，适用于处理小规模数据集和非线性分类问题。

但是，KNN算法的时间复杂度较高，在处理大规模数据集时可能会面临计算资源不足的问题。

knn近邻算法

knn近邻算法KNN近邻算法是一种基于距离匹配的分类算法。

综合考虑了数据集中邻居的标签，将样本分类为具有最高邻居数量的标签。

它的原理简单易懂，实现也很简单，被广泛应用于实际生产中的分类任务中。

下面将详细介绍其工作原理，以及使用KNN算法进行分类的一般步骤。

一、KNN算法的工作原理KNN近邻算法工作原理基于距离的邻居匹配。

根据距离标准，将数据集中每个观测值与其他数据点进行比较，计算其欧几里得距离或任何或其他距离度量方法。

然后，以距离作为指标，识别与测试样本最近的'k'个相邻邻居。

其中，k表示邻居数量。

将测试样本分配到邻居中最常见的那个标签。

例如，假设有一个样本数据集，其中样本数是n和特征数为p。

现在，我们要对一个新数据点进行分类。

我们使用欧几里得距离公式在训练数据集中返回测试数据点附近最近的N个邻居。

然后，将测试点的标签分类为其周围邻居中最常见的标签。

当k = 1时，算法被称为最近邻算法。

二、KNN算法的一般流程1.读取数据集首先，需要读取并准备好训练数据集。

此示例中使用的数据集是Iris数据集，该数据集包含三种不同品种的150种鸢尾花。

每个观测值包含4个指标（花瓣长度和宽度，花萼长度和宽度）和一个目标变量（种类）。

2.数据分割和标准化然后，将数据分割成训练集和测试集，以进行模型训练和测试。

每个特征都需要进行标准化处理（例如，通过z-score标准化将特征转换为标准正态分布）以避免某些特征对分类的影响过大。

可以使用相关库来轻松完成此操作。

3.计算距离对于可能的新数据点，可以使用不同的距离度量方法来计算与各个数据点之间的距离。

欧几里得距离是最常用的距离计算方法，但还有其他一些距离方法，如曼哈顿距离，余弦距离和标准化欧几里得距离等。

4.邻居的选取接下来需要找到K个最近邻居。

可以使用常用排序算法（如Python中的sorted()函数）来排序邻居。

然后，可以选择选择邻居的数量k，以获得最佳分类性能。

knn算法的原理与工作流程

knn算法的原理与工作流程
KNN（k-Nearest Neighbors，k近邻算法）是一种基本且常用
的分类和回归算法。

其原理和工作流程如下：
原理：
1. KNN是一种基于实例的学习算法，在训练阶段没有显式的
参数估计。

它通过计算新样本与训练样本之间的距离来进行分类判断。

2. KNN算法基于一个假设：相似的样本具有相似的类别。

当
有新的样本需要分类时，KNN算法会计算该样本与训练集中
所有样本的距离，并将距离最近的前k个样本的类别作为该样本的预测类别。

工作流程：
1. 准备数据集：收集已经标记了类别的训练数据集。

2. 计算距离：对于待分类的样本，计算它与训练集中每个样本的距离。

常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离等。

3. 选择k值：选择一个合适的k值，它决定了在预测时要考虑的邻居数量。

4. 找出k个最近邻居：根据计算得到的距离，选择距离最近的k个训练样本作为待分类样本的邻居。

5. 进行投票/平均：对于分类问题，根据邻居的类别进行投票，并选择类别得票最多的类别作为预测结果。

对于回归问题，将邻居的输出值进行平均，作为待分类样本的预测值。

6. 输出结果：将预测的类别或数值作为最终结果输出。

需要注意的是，KNN算法的性能受到k值的选择、距离度量
方法的选择以及样本划分等因素的影响，在应用中需要进行合理调整和优化。

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

教育技术前沿讲座计算机科学学院教育技术学01 41109020105刘泽成KNN - 简介是K最邻近结点算法（k-Nearest Neighbor algorithm）的缩写形式，是电子信息分类器算法的一种。

KNN方法对包容型数据的特征变量筛选尤其有效。

KNN - 算法描述该算法的基本思路是：在给定新文本后，考虑在训练文本集中与该新文本距离最近（最相似）的 K 篇文本，根据这 K 篇文本所属的类别判定新文本所属的类别，具体的算法步骤如下：一、:根据特征项集合重新描述训练文本向量二、:在新文本到达后，根据特征词分词新文本，确定新文本的向量表示三、:在训练文本集中选出与新文本最相似的 K 个文本，计算公式为：【图】公式（1）-KNN 其中，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，一般初始值定为几百到几千之间。

四、:在新文本的 K 个邻居中，依次计算每类的权重，计算公式如下：【图】】公式（2）-KNN其中， x为新文本的特征向量， Sim(x,di)为相似度计算公式，与上一步骤的计算公式相同，而y(di,Cj)为类别属性函数，即如果di 属于类Cj ，那么函数值为 1，否则为 0。

五、:比较类的权重，将文本分到权重最大的那个类别中。

除此以外，支持向量机和神经网络算法在文本分类系统中应用得也较为广泛，支持向量机的基本思想是使用简单的线形分类器划分样本空间。

对于在当前特征空间中线形不可分的模式，则使用一个核函数把样本映射到一个高维空间中，使得样本能够线形可分。

而神经网络算法采用感知算法进行分类。

在这种模型中，分类知识被隐式地存储在连接的权值上，使用迭代算法来确定权值向量。

当网络输出判别正确时，权值向量保持不变，否则进行增加或降低的调整，因此也称为奖惩法。

KNN - 不足该算法在分类时有个主要的不足是，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。

knn算法的原理与应用

knn算法的原理与应用1. 算法简介k最近邻算法（k-nearest neighbors algorithm，KNN算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法。

它通过比较一个未标记数据点和在训练集中的k个最相似的邻居，来确定该数据点的标签或数值属性。

KNN算法是一种基于实例的学习方法，有较好的灵活性和适应性。

2. KNN算法的原理KNN算法的原理基于以下两个假设： - 临近的数据点倾向于具有相似的特征 - 数据点的邻居对其分类或回归的准确性具有决定性影响算法的步骤如下：1.加载训练集：将带有标签的训练数据加载到内存中。

2.选择k值：确定k的值，即最近邻居的个数。

3.计算距离：计算未标记数据点与已标记训练数据点之间的距离。

–Euclidean距离：欧式距离是一种常用的距离度量方式，用于计算两个点之间的直线距离。

–Manhattan距离：曼哈顿距离是另一种常见的距离度量方式，它计算两个点之间的水平和垂直距离总和。

4.寻找最近邻：选择与未标记数据点距离最近的k个邻居。

5.确定标签或数值属性：根据k个最近邻的标签或数值属性，确定未标记数据点的标签或数值属性。

–分类问题：采取多数票机制，选择最频繁出现的标签作为未标记数据点的标签。

–回归问题：采取均值机制，选择k个最近邻数值属性的平均值作为未标记数据点的数值属性。

3. KNN算法的应用KNN算法在多个领域中有广泛的应用，下面列举了几个典型的应用领域：3.1. 图像分类KNN算法可以用于图像分类，通过比较待分类图像与已知类型的训练图像，将待分类图像分配到最相似的类别中。

3.2. 推荐系统KNN算法可以用于推荐系统中的基于用户的协同过滤算法，通过比较用户之间的相似性，为用户推荐他们可能感兴趣的物品。

3.3. 音频识别KNN算法可以用于音频识别中，比如语音和音乐识别。

通过比较未知音频和训练集中的音频样本，来判断未知音频的类别或属性。

3.4. 医疗诊断KNN算法可以用于医疗诊断，通过比较患者数据与已知病例的数据，来预测患者的疾病风险或诊断结果。

knn算法的分类规则

knn算法的分类规则摘要：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 算法的应用案例正文：1.KNN 算法简介KNN（k-Nearest Neighbors，k-近邻）算法是一种经典的分类和回归算法。

该算法的基本思想是：在一个数据集中，每个数据点都可以通过计算其与周围其他数据点的距离来确定其所属的类别。

KNN 算法通过找到距离目标数据点最近的k 个数据点，然后根据这k 个数据点的类别来决定目标数据点的类别。

2.KNN 算法的分类规则KNN 算法的分类规则可以简单地概括为以下几个步骤：(1) 计算数据集中每个数据点与其他所有数据点的距离。

(2) 对每个数据点，按照距离从近到远排序，并选取距离最近的k 个数据点。

(3) 统计这k 个数据点中各个类别的数量，然后选择出现次数最多的类别作为目标数据点的类别。

(4) 如果k 个数据点中的类别分布出现平局，那么可以选择距离最近的那个类别作为目标数据点的类别。

3.KNN 算法的优缺点KNN 算法的优点：(1) KNN 算法简单易懂，易于实现。

(2) KNN 算法对于数据集中的噪声和异常值不敏感。

(3) KNN 算法具有较好的通用性，适用于多种数据类型和分布形式。

KNN 算法的缺点：(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，可能会导致分类效果不佳。

(3) KNN 算法需要设置一个参数k，不同的k 值可能导致不同的分类结果，而k 值的选择往往需要根据实际情况进行调整。

4.KNN 算法的应用案例KNN 算法在实际应用中具有广泛的应用，例如：(1) 文本分类：KNN 算法可以用于对文本进行分类，如新闻分类、情感分析等。

(2) 图像分类：KNN 算法可以用于对图像进行分类，如手写数字识别、植物分类等。

(3) 垃圾邮件过滤：KNN 算法可以用于对邮件进行分类，识别出垃圾邮件并进行过滤。

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：![image.png](attachment:image.png)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。