基于K-近邻法的分类器的研究与实现(毕业论文)
基于K-近邻法的分类器的研究与实现
摘要
模式识别的目的就是对未知的样本，判断它所在的类别。人类的模式识别能力使得人们可以很好的认识周围的环境并与之交流，如果计算机也具有类似的能力，那么其智能程度将会大大提高，可以发挥更大的功能，更好的为人类服务。本文的研究课题就属于计算机模式识别领域。
分类器是模式识别系统的重要组成部分；也是机器学习的重要研究领域。本文主要研究对象是KNN分类方法，运用K近邻法(K Nearest Neighbor)对数据进行分类，并对分类结果进行比较研究。
本文的研究工作主要探讨基于K-近邻法的分类器的实现，主要集中在K-近邻法的理论分析，算法实现。本文首先介绍了数据挖掘的目的、意义及现状，阐述了K-近邻算法在数据挖掘中的地位和作用，然后对K-近邻法进行了详细的研究与分析，并且实现基于K-近邻法的分类器。
本设计采用SQL Server 数据库系统和c#.net开发工具进行分析研究。
关键词：模式识别；数据挖掘；机器学习； K-近邻法；分类器
THE RESEARCH & ACHIEVE OF CLASSIFIER BASED ON THE K-NEAREST NEIGHBOR ALGORITHM
ABSTRACT
The purpose of pattern recognition is judge it in the category for the unknown sample. The pattern recognition capabilities of human can
make it a good understanding of the environment around and exchange with them, If the computer also has a similar capability, its smart level
will greatly improve ,the level they can play a greater role and better service to humanity. This research on the subject is a kind of computer pattern recognition.
Classifier is an important component part in pattern recognition system;it is also an important research in the area of machine learning.This paper mainly targets KNN classification methods, using k-nearest neighbor for data classification, and compared the results.
This article research on the achieve of classifier based on the k-nearest neighbor algorithm.Mainly concentrated in the k-nearest-neighbor theoretical analysis and algorithm .First of all,I introduce the purpose、meaning and recent development of data mining.and expatiate the status and function of k- nearest neighbour in this field.then research and analysis to the k-nearest-neighbor detailed and achieve the
classifier based on k-nearest-neighbor.
I design this program with SQL Server database system and c #. net development tools for analysis and study.
Key words: pattern recognition; data mining, machine learning; k nearest neighbour; classifier
目录
1 绪论 (1)
1.1 课题背景及目的 (1)
1.2 国内外研究状况 (2)
1.3 课题研究方法 (2)
1.4 论文构成及研究内容 (3)
2 分类器概述 (4)
2.1 分类器概念 (4)
2.2 分类器构造方法 (4)
2.3 近邻分类器的分类原理 (5)
3 K-近邻法的研究与分析 (8)
3.1 KNN概念 (8)
3.2 K-近邻法算法研究 (9)
3.2.1 K-近邻算法数学模型 (9)
3.2.2 K-近邻法研究方法 (9)
3.2.3 KNN算法需要解决的问题 (10)
4 K-近邻法的分类器的设计与编程实现 (12)
4.1 开发环境的选择 (12)
4.1.1 数据库系统选择 (12)
4.1.2 开发语言的选择 (12)
4.2 程序设计实现 (14)
4.2.1 界面设计 (14)
4.2.2 功能模块设计 (15)
4.2.3 数据库连接 (17)
4.2.4程序运行与调试 (19)
4.3 程序实现结果与分析 (20)
5 结论 (21)
参考文献 (22)
致谢 (2)
3
附录源程序代码 (24)
附件1 开题报告 (35)
附件2 英文原文及翻译 (40)
1 绪论
模式识别或者通俗一点讲自动分类的基本方法有两大类，一类是将特征空间划分成决策域，这就要确定判别函数或确定分界面方程。而另一种方法则称为模板匹配[1]，即将待分类样本与标准模板进行比较，看跟哪个模板匹配度更好些，从而确定待测试样本的分类。近邻法则在原理上属于模板匹配。
一般模式识别系统都由相互联系的两大部分组成，即特征提取器和分类器。
分类的方法包括统计的方法、近邻法、神经网络分类法、无监督聚类法和新出现的基于统计学习理论的支持向量机法，K-近邻分类法是近邻分类法的扩展。
它将训练样本集中的每个样本都作为模板，用测试样本与每个模板做比较，看与哪个模板最相似(即为近邻) ，就按最近似的模板的类别作为自己的类别。譬如A类有10个训练样本，因此有10个模板，B类有8个训练样本，就有8个模板。任何一个待测试样本在分类时与这18个模板都算一算相似度，如最相似的那个近邻是B类中的一个，就确定待测试样本为B类，否则为A类。因此原理上说近邻法是最简单的。
1.1 课题背景及目的
数据挖掘是近年来很多领域竟相研究的一个热点领域，而分类器是数据挖掘的一个研究分支[2]。为了研究基于分类的K-近邻算法，先对数据挖掘做一个概要的介绍。
数据挖掘是八十年代，投资AI研究项目失败后，AI转入实际应用时提出的。它是一个新兴的，面向商业应用的AI研究。数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。数据挖掘有分类、估值、预言、相关性分组或关联规则、聚集、描述和可视化六种分析方法。本文讨论的分类就是首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。
K-近邻法是最显著的模式识别系统统计学方法之一，已经有40多年的历史，它很早就被用于文本分类研究。
K-近邻算法的最大优点是：简单，直观，容易实现，应用范围广，几乎可以用于各种不同类型的数据结构；知识以样本的形式表示，不需要进行模型的训练，容易获取，维护方便；在关系数据库中，算法可以用SQL语句来实现；非常适用于分布是计算。缺点是：需要大量的已经准备好的历史数据；在对一个新样本分类时，要搜索所有的训练样本来寻找最近的邻居，计算量大，时间代价高；由于训练数据常驻内存，会占用大量的内存；且分类结果与参数有关。在模板数量很大时其错误率指标还是相当不错的。也就是说近邻法的研究还是有必要的。
1.2 国内外研究状况
近十几年来，人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高，无数个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等，这一势头仍将持续发展下去。于是，一个新的挑战被提了出来:在这被称之为信息爆炸的时代，信息过量几乎成为人人需要面对的问题。如何才能不被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高信息利用率呢?要想使数据真正成为一个公司的资源，只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据可能成为包袱，甚至成为垃圾。因此，面对“人们被数据淹没，人们却饥饿于知识”的挑战，数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。
数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
还有很多和这一术语相近似的术语，如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。人们把原始数据看作是形成知识的源泉,就像从矿石中采矿一样。原始数据可以是结构化的，如关系型数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图形、图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门广义的交叉学科，涉及到人工智能、数据库、数理统计、机器学习、知识获取、数据可视化、高性能计算等多个领域[3]。
1.3 课题研究方法
knn(k-nearest neighbor)分类器是一种在线分类器，即分类的时候,直接从训练样本中找出与测试样本最接近的k个样本,以判断测试样本的类属。 knn分类器的可扩展性比较差，因为每判决一个测试样本，都要将其与所有训练样本比较一次，计算距离。但是knn分类器对处理与训练样本类似页面的时候的精度比较高。所以在样本比较少而对分类速度要求不高的情况下，可以使用knn分类器.同样knn分类器也可以应用在只有正例训练样本的情况下。在小规模仿真的时候使用精度较高的knn分类器，在大规模仿真和实际Web检验的时候使用knn分类器就没有有更好推广能力。
可以看出，尽管近邻法有其优良品质，但是它的一个严重弱点与问题是需要存储全部训练样本，以及繁重的距离计算量。但以简单的方式降低样本数量，只能使其性能降低，这也是不希望的。
1.4 论文构成及研究内容
分类器的构造方法有多种，本文主要以近邻分类器为研究对象，通过对K-近邻分类原理的分析来构造分类器。
本文的第1章是绪论，说明本设计课题的来源、目的、意义、国内外研究状况、应解决的问题急应达到的技术要求。
本文的第2章介绍了分类器的概念和分类器的构造方法。
本文的第3章介绍的近邻分类器的分类原理，KNN概念，K-近邻法算法研究， K-近邻算法数学模型， K-近邻法研究方法， KNN算法需要解决的问题。其中K-近邻算法必须明确两个基本的因素：最近案例的数目K和距离的尺度。对这个问题进行了讨论，并对KNN算法做出了评价。
本文的第4章是K-近邻法的分类器的设计与编程实现，主要包括以下几个方面的内容：开发环境的选择，K-近邻法程序实现，数据库连接，程序运行与调试及程序实现结果与分析。
最后一章总结论文中的主要工作和结果。
2 分类器概述
2.1 分类器的概念
分类器的定义：输入的数据含有千万个记录，每个记录又有很多个属性，其中有一个特别的属性叫做类（例如信用程度的高，中，低）。分类器的目的就是分析输入的数据，并建立一个模型，并用这个模型对未来的数据进行分类，数据分类技术在信用卡审批、目标市场定位、医疗诊断、故障检测、有效性分析、图形处理及保险欺诈分析等领域,都可以看到分类器广泛应用。
分类是一种典型的有监督的机器学习方法[3],其目的是从一组已知类别的数据中发现分类模型,以预测新数据的未知类别。
用于分类的数据是一组已知类别的样本，每个样本包含一组相同的属性。根据在分类中的作用，属性可以分为条件属性和目标属性两种。这样，一个样本就可以表示为(X1，X2，...Xm，Y)的形式，其中，Xi是条件属性，Y是目标属性。分类的目的就是发现X1,X2,Xm…和Y之间的依赖关系，这种依赖关系又称为分类模型或者分类器。可以认为，分类器就是一个函数，它的输入是未知类别的样本，输出是样本的类别。
2.2 分类器的构造方法
分类的方法不同，模型的表示形式就不同。利用决策树方法构造的分类模型就可能表示为树状结构或者分类规则，神经网络的分类模型则可表示为由单元和系数构成的网络模型，而贝叶斯分类的模型则表现为数学公式。
图2.1描述了分类的三个步骤。
模型构造
模型测试模型应用图2.1 分类的三个步骤
一个完整的分类过程一般包括模型构造，模型测试和模型应用这三步[4]。具体地说，每个步骤的功能如下：
(1)模型构造
分析样本的类别和其具备的一些特征之间的依赖关系，并将这种关系用特定的模型表示出来。例如，分析以往的病历，根据病人的症状和诊断结果，得到疾病诊断模型。用来构造模型的数据集称为训练数据集或者训练样本集，即训练集。
(2)模型测试
检测模型的准确度,最终得到描述每个类别的分类模型。用来评价模型的数据集称为测试数据集或者测试样本集,简称测试集。测试的过程是对测试数据依次检测，根据模型确定样本的类别，然后与实际类别相比较,如果相同,则称预测结果是正确的，否则说明预测结果是错误的。模型的准确度定义为测试集中结果正确的样本的比例。
(3)模型应用
利用得到的分类模型，预测在未知的情况下样本所属的类别。这个过程与模型评价基本相同，只是输入数据的类别是未知的。
2.3 近邻分类器的分类原理
2.3.1 近邻法分类规则
近邻法是模式识别非参数法中最重要的方法之一，最初的近邻法是Cover和Hart于1968年提出的，由于该方法在理论上进行了深入分析，直至现在仍是分类方法中最重要的方法之一[5]。直观的理解，所谓的K近邻，就是考察和待分类样本最相似的K个样本，根据这K个样本的类别来判断待分类样本的类别值。在K近邻分类器中，一个重要的参数是K值的选择，K值选择过小，不能充分体现待分类
样本的特点，而如果K值选择过大。则一些和待分类样本实际上并不相似的样本亦被包含近来，造成燥声增加而导致分类效果的降低。
最近邻是将所有训练样本都作为代表点，因此在分类时需要计算待识别样本x到所有训练样本的距离，结果就是与x最近邻的训练样本所属于的类别。假定有c个类别w1，w2，…，wc的模式识别问题，每类有标明类被的样本Ni个，
i=1,2,…,c。规定wi类的判别函数为gi(x)=min ||x-xik||,k=1,2,…,Ni。
其中xik的角标i表示wi类，k表示wi类Ni个样本中的第k个。决策规则可以写为：若gj(x)=min gi(x),i=1,2,…,c,则决策x∈wj。
此分类示意图见图2.2所示。
B
A ●
□●B
A
□●B
A B
□●
图2.2 近邻法分类图示
2.3.2 近邻法的一些处理方法
在KNN算法里对于模型的选择，尤其是k值和距离的尺度，往往是通过对大量独立的测试数据，多个模型来验证最佳的选择。下面是一些被提及的处理KNN的方法：
k一般是事先确定，如10，也可以使用动态k值；使用固定的距离指标，这样只对小于该指标的案例进行统计。
对于样本的维护，也并不是简单的增加新样本。也可以采取适当的办法来保证空间的大小，如符合某种条件的样本可以加入库里，同时可以对库里已有符合某种条件的样本进行删除等。
此外，为考虑提高性能，可以把所有的数据放在内存中，如MBR通常指保存在内存中的K近邻算法。
K-近邻算法是一种预测性的分类算法(有监督学习)。它实际并不需要产生额外的数据来描述规则，它的规则本身就是数据(样本)。KNN属于机器学习的基于样本的学习。它区别于归纳学习的主要特点是直接用已有的样本来解决问题，而不是通过规则推导来解决问题。它并不要求数据的一致性问题，即可以通过噪音，并且对样本的修改是局部的，不需要重新组织。
K-近邻算法综合与未知样本最近的K 个近邻样本的类别来预测未知样本的类别，而在选择样本时根据一定的距离公式计算与未知样本的距离来确定是否被选择。其优点是方法简单，算法稳定。缺点是需要大量样本才能保证数据的精度，此外，更主要的是它需要计算大量的样本间的距离，导致使用上的不便。对于每个新的样本都要遍历一次全体数据，KNN计算量要比Bayes和决策树大。对时间和空间的复杂性是必须考虑的。KNN常用在较少数据预测时使用[6]。
3 K-近邻法的研究与分析
KNN（K-Nearest Neighbor），代表k 个最近邻分类法，通过K 个最与之相近的历史记录的组合来辨别新的记录。KNN 是一个众所周知的统计方法，在过去的40 年里在模式识别中集中地被研究[7]。KNN 在早期的研究策略中已被应用于文本分类，是基准Reuters 主体的高操作性的方法之一。其它方法，如LLSF、决策树和神经网络等。K-近邻算法的。
3.1 K-近邻法的概念
K-近邻算法的思想如下：首先，计算新样本与训练样本之间的距离，找到距离最近的K个邻居；然后，根据这些邻居所属的类别来判定新样本的类别，如果它们都属于同一个类别，那么新样本也属于这个类；否则，对每个后选类别进行评分，按照某种规则确定新样本的类别。
取未知样本X的K个近邻，看着K个近邻多数属于哪一类，就把X分为哪一类。即，在X的K个样本中，找出X的K个近邻。K-近邻算法从测试样本X开始生长，不断的扩大区域，直到包含进K个训练样本，并且把测试样本X的类别归为着最近的K个训练样本中出现频率最大的类别。例如，图3.1中K=6的情况，根据判定规则，测试样本X被归类为黑色类别。
°°°
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° . . . °
°
图3.1 K-近邻法
近邻分类是基于眼球的懒散的学习法，即它存放所有的训练样本，并且知道新的样本需要分类时才建立分类。这与决策数和反向传播算法等形成鲜明对比，后者在接受待分类的新样本之前需要构造一个一般模型。懒散学习法在训练时比急切学习法快，但在分类时慢，因为所有的计算都推迟到那时。
基于K-近邻法的分类器的研究与实现(毕业论文)
基于K-近邻法的分类器的研究与实现 摘要 模式识别的目的就是对未知的样本，判断它所在的类别。人类的模式识别能力使得人们可以很好的认识周围的环境并与之交流，如果计算机也具有类似的能力，那么其智能程度将会大大提高，可以发挥更大的功能，更好的为人类服务。本文的研究课题就属于计算机模式识别领域。 分类器是模式识别系统的重要组成部分；也是机器学习的重要研究领域。本文主要研究对象是KNN分类方法，运用K近邻法(K Nearest Neighbor)对数据进行分类，并对分类结果进行比较研究。 本文的研究工作主要探讨基于K-近邻法的分类器的实现，主要集中在K-近邻法的理论分析，算法实现。本文首先介绍了数据挖掘的目的、意义及现状，阐述了K-近邻算法在数据挖掘中的地位和作用，然后对K-近邻法进行了详细的研究与分析，并且实现基于K-近邻法的分类器。 本设计采用SQL Server 数据库系统和c#.net开发工具进行分析研究。 关键词：模式识别；数据挖掘；机器学习； K-近邻法；分类器 THE RESEARCH & ACHIEVE OF CLASSIFIER BASED ON THE K-NEAREST NEIGHBOR ALGORITHM ABSTRACT The purpose of pattern recognition is judge it in the category for the unknown sample. The pattern recognition capabilities of human can
make it a good understanding of the environment around and exchange with them, If the computer also has a similar capability, its smart level will greatly improve ,the level they can play a greater role and better service to humanity. This research on the subject is a kind of computer pattern recognition. Classifier is an important component part in pattern recognition system;it is also an important research in the area of machine learning.This paper mainly targets KNN classification methods, using k-nearest neighbor for data classification, and compared the results. This article research on the achieve of classifier based on the k-nearest neighbor algorithm.Mainly concentrated in the k-nearest-neighbor theoretical analysis and algorithm .First of all,I introduce the purpose、meaning and recent development of data mining.and expatiate the status and function of k- nearest neighbour in this field.then research and analysis to the k-nearest-neighbor detailed and achieve the classifier based on k-nearest-neighbor. I design this program with SQL Server database system and c #. net development tools for analysis and study. Key words: pattern recognition; data mining, machine learning; k nearest neighbour; classifier 目录
主要分类方法介绍
分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。 分类是事先定义好类别，类别数不变。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。 最常用的分类算法就是贝叶斯分类算法，（贝叶斯分类器） 用到的知识就是概率的东西 不准确的说，就是给它一些已经知道分类的例子作为样本，让它自己“找到” 分类标准。 说概念就太抽象，我给你举一些例子吧 比如程序是区分大豆和绿豆的。我们输入的数据是比如颜色值、半径大小， 属于黄豆还是绿豆等等（当然这是个简单的例子）。首先我们需要拿出一 些“豆子”的数据给程序，并告诉它是黄豆还是绿豆，然后通过自己的算法， 让程序“计算”出区分两种东西的“边界条件”，或者简单说就是提取特征（一 般用的比较多的就是距离）。这就相当于训练/学习等概念。 主要分类方法介绍 主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42]，单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法，如Bagging和Boosting等。 （1）决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来未知类别的记录的类别。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的分支，在决策树的叶节点得到结论。 主要的决策树算法有ID3、C4.5（C5.0）、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法等。它们在选择测试属性采用的技术、生成的决策树的结构、剪枝的方法以及时刻，能否处理大数据集等方面都有各自的不同之处。
近邻分类方法及其应用
近邻分类方法及其应用 近邻分类是一种实用、有效且泛化性强的分类方法，它是由Cover 和Hart于1968年首次提出的分类算法，近年来广泛应用于机器学习，被誉为模式识别领域里最常见的算法之一。该算法基于最近邻原则，通过基于实例的学习来自动构建类模型，其分类精度高，是实现计算机视觉的重要基础和工具之一。 近邻分类主要应用于分类任务，该算法可以用于分类数据，以确定数据属于哪一类，并能够计算数据中的每个点的概率。它主要利用最近邻原则，即距离最近的k个点决定了一个点的分类结果，因此它属于基于实例学习的有监督学习算法，即在分类前，算法先要学习分类样本，才能完成分类。 近邻分类算法的工作原理非常简单，根据距离度量基于空间原理，该算法可以计算待判定样本和样本库中已有样本的距离，距离最近的k个样本最为重要，根据和k个样本的距离可以推断出待判定样本的分类结果，即k个样本中类别数量最多的类别就是待分类结果。 近邻分类算法的应用广泛，其具有较高的普遍性和实用性，能够处理多维的数据特征，因此在计算机视觉和模式识别领域有着广泛的应用场景。近邻分类算法在实际应用中有很多变形，如K近邻算法、W欧氏距离计算法、P-近邻算法等，它们都具有同样的应用原理，但是每种算法的具体策略与实际应用有关，在实际应用中的效果也不尽相同。 K近邻算法是近邻分类算法的最常用形式，它由Cover和Hart
于1968年首次提出，是属于基于实例学习的分类器，其特点是实现简单，分类效果好，但是存在计算量大，识别精度低的缺点，其主要思想是根据输入待分类样本和训练样本之间的距离，将最接近待分类样本的K个训练样本预先存储下来，根据K个训练样本中出现最多的类别来确定待分类样本的类别，从而达到识别的目的。 K近邻算法的参数外设是非常重要的，其中最关键的就是K值的外设，K值的大小决定了待分类样本被最接近的K个样本的数量，从而直接影响算法的识别精度，因此选择K值时要根据训练样本数据特点，如数据分布情况、特征数量、密度等来判断，以保证算法的最佳性能。 此外，K近邻算法还有抗噪声能力差，容易受到异常值影响等缺点，不适用于维度高、数据量大的环境。因此在实际应用K近邻算法时要结合实际情况，合理利用算法的优势，采取具体的优化方法，才能达到更好的应用效果。 总之，近邻分类方法是模式识别领域里最常见的算法之一，它建立在实例学习之上，以最近邻原理来实现数据的分类功能，它主要应用于分类任务，能够处理多维的数据特征，可以用于分类数据，以确定数据属于哪一类，并能够计算数据中的每个点的概率，K近邻算法是近邻分类算法的最常用形式，其工作原理非常简单，距离度量基于空间原理，实现简单，分类效果好，但是存在计算量大，识别精度低的缺点，其参数外设非常重要，参数的大小会直接影响算法的识别精度，合理利用算法的优势，采取具体的优化方法，才能达到更好的应
KNN原理及应用
4.3.4 KNN 分类器 K 近邻法也就是K·Neaurest Neighbor 方法，又称为KNN 分类法。它是一个理论上比较成熟的方法，是由Cover 和Hart （1967）提出的。此算法的思想简单直观：若一个样本在特征空间中的k 个最相似（也就是特征空间中最邻近）的样本中的大多数都属于某一个类别，则此样本也属于这个类别。此方法在分类决策上仅依据最邻近的一个或几个样本的类别来最终决定待分样本所属的类别。最近邻法是在己知类别的训练样本条件下，按最近距离原则对待识模式分类。KNN 分类方法思想直观，效果较好，方法简单，其中某些技术在理论上能够实现先验知识完备的贝叶斯决策的分类效果，可以适应类域分布较复杂的情况之中，是最重要的模式识别技术之一，而且在生物信息学等多个科学领域有着非常重要的应用。 假设数据集：() {}i j y ，i=1，2，…，c ，j=1，2，…，i N ，此∑== c i i N N 1 个数 据分别属于c 种不同类别，其中i N 是第i 个分类i w 的样本个数。分类思想是：对一个待测数据x 分别计算它与这N 个已知类别的样本() i j y 的距离，将其判为距离最近的那个样本所属的类。基于此分类思想i w 类的判决函数是： )(2,1m i n )(d i j i N j i y x x -=⋅⋅⋅=，i=1,2，…，c （4.48） 判决规则为： ))((min arg x ,2,1x d m i c i m ⋅⋅⋅==∈，ω （4.49） 因为上述的方法仅根据离待识模式最近的一个样本的类别所决定其类别，所以一般称为最近邻法或1-近邻方法。为了克服单个样本类别的偶然性，从而增加分类的可靠性，考察待测数据的k 个最近邻样本，这k 个最近邻中哪一类的样本最多，就将x 判属给哪一类，也就是说如果假设样本最多就将x 判属为哪一类。 例如设c k k k ，， ， 21分别是x 的k 个最近邻样本属c w w w ，，， 21的样本数，定义i w 类的判决函数是： i i k d =）（x ，i=1,2，…,c （4.50） 判决规则为：
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。 在使用k近邻算法最好，先将样本数据集进行归一化处理，避免属性值中的数据差值大的对数据差值小的属性产生影响，因为我们使用的是距离进行判断的，要保证每一个特征的权重相等。比如，样本数据为(x1,x2,x3,x4),输入的数据为(a1,a2,a3,a4)，它们之间的距离为 √(x1−a1)2+(x2−a2)2+(x3−a3)2+(x4−a4)2 如果，第二个属性值中的数值差相差比较大，会影响到其他属性所占到的权重。 数据归一化
基于K近邻算法的贷款风险评估研究
基于K近邻算法的贷款风险评估研究 随着经济的发展和人们消费能力的提高，贷款已经成为了许多人获取资金的主 要方式。但是，如果银行或其他金融机构没有基于科学的方法评估贷款申请人的信用风险，可能会导致大量的坏账，冲击金融市场甚至整个经济。因此，研究一种有效的贷款风险评估方法就显得尤为重要。本文将介绍一种基于K近邻算法的贷款 风险评估研究。 一、贷款风险评估方法概述 贷款风险评估是银行、信托公司、担保公司等金融机构中非常重要的一个环节。其主要目的是评估贷款申请人的信用状况，从而在最大程度上避免贷款风险，保护金融机构的自身利益。目前，传统的贷款风险评估方法主要是基于人工判断和主观经验，这种方法的缺点显而易见，容易产生偏见和误判。 近年来，随着机器学习和人工智能技术的发展，更多的贷款风险评估方法基于 科学的算法来实现。这种方法具有客观性和高效性，被许多金融机构广泛应用。其中，基于K近邻算法的贷款风险评估方法在机器学习领域中被广泛研究和应用。二、K近邻算法的原理 K近邻算法是一种经典的监督学习算法。在分类问题中，它通过计算每个测试 样本与所有训练样本之间的距离，然后选择距离最近的K个点作为测试样本的邻居。算法最终将测试样本分类为K个邻居中出现次数最多的类别，即属于那一类 的可能性最大。 更详细的说，K近邻算法的步骤主要包括： 1. 指定K值，作为最终选择的邻居数。 2. 计算测试点与每个训练数据之间的距离。
3. 将距离按照从小到大的顺序排列。 4. 选取前K个点，统计每个类别在K个点中的数量，以数量最多的类别作为 测试点的预测分类。 三、基于K近邻算法的贷款风险评估研究 1. 数据的预处理 贷款风险评估的数据来源主要包括客户的个人信息、经济状况、工作稳定性以 及资产负债情况等。在具体实现中，贷款数据可能包含许多缺失值和异常值。因此，在应用K近邻算法之前，需要对数据进行预处理。预处理流程包括数据清洗、缺 失值填充和异常值处理等。 2. 数据特征工程 在基于K近邻算法的贷款风险评估研究中，数据特征工程起着关键作用。特征工程的目的是提取和选择能够影响贷款风险的特征，并对数据进行预处理和转换以提高模型的性能。在实际操作中，根据不同的目标，特征工程主要包括特征选择、特征提取、特征转换、特征缩放和特征组合等。 3. 模型设计和优化 在数据预处理和特征工程之后，可以基于K近邻算法设计贷款风险评估模型。在模型设计和优化中，需要选择合适的K值、距离计算方法、特征权重、标准化 方法以及分类器等。在数据量较大时，通常采用基于树结构的K近邻算法进行优化，如K-D Tree、Ball Tree等。 4. 模型评估和应用 在模型设计和优化之后，可以对模型进行评估。模型评估的指标包括准确度、 精确度、召回率等。基于K近邻算法的贷款风险评估模型在实际应用中可以得到 有效的验证和应用，对金融风控和客户信用评估有着积极的作用。
基于机器学习的分类器设计研究
基于机器学习的分类器设计研究第一章：绪论 随着互联网技术的迅猛发展，人们获取信息的方式也越来越多样化。数据已经成为社会运行中的重要载体，如何有效地利用这些数据成为了互联网公司和研究机构所关注的核心问题之一。而机器学习正是解决这一问题的有效工具之一。 机器学习是一种人工智能的分支，通过学习历史数据和经验，让计算机自动从中发现规律，并能够进行预测和判断。而分类器则是机器学习中的一种重要算法，它可以将数据分为多个分类，使得我们可以更好地理解数据的本质和规律。本文将对机器学习中的分类器进行深入研究，并提出一种基于机器学习的分类器设计方法。 第二章：分类器的概念及应用 2.1 分类器的概念 分类器是一种模型，它通过输入的数据和已知的标签，训练出一个分类模型，可以根据已有数据对未知的数据进行分类预测。不同的分类器有不同的分类算法，如朴素贝叶斯分类器、决策树分类器、支持向量机等。 2.2 分类器的应用
分类器广泛应用于数据挖掘、图像识别、自然语言处理等领域。在网络安全领域，分类器可以通过对网络数据流量进行分类来识 别恶意攻击行为，如DDoS攻击、SQL注入等。在电子商务领域，分类器可以对用户的行为进行分类，根据用户行为进行推荐，提 高交易效率和用户体验。 第三章：机器学习中分类器的设计 3.1 分类器的算法 机器学习中的分类器算法有很多，常用的有朴素贝叶斯分类器、决策树分类器、支持向量机、K-近邻算法等。每种算法都有其优 缺点和适用场景，需要根据数据的特点和实际需求选择合适的分 类器算法。 3.2 分类器的训练 分类器的训练即是利用已有的数据和标签，对分类器模型进行 训练，使其能够识别新的数据并进行分类。在训练过程中，需要 对数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取、特征选择等。 3.3 分类器的评估 分类器训练完成后，需要对其进行评估，确定其分类效果和性 能指标。评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1-Score等。 对分类器进行评估，可以帮助我们确定是否需要对其进行优化和 改进。
adaboostclassifier()函数用于实现k近邻算法。
adaboostclassifier()函数用于实现k近邻算法。 adaboostclassifier(函数是一种集成学习算法，它可以将多个弱分 类器组合成一个强分类器。虽然adaboostclassifier(函数本身不是用于 实现k近邻算法的，但可以使用它来构建一个基于k近邻算法的弱分类器，并将多个这样的弱分类器加权组合成一个强分类器。 K近邻算法是一种常用的分类算法，它是基于实例的学习方法，假设 样本空间中有一些已经标记好的样本，那么对于一个新的样本，K近邻算 法会找到离它最近的K个已知样本，然后根据这K个样本的标记进行决策，将该新样本分类到与它距离最近的K个样本中数量最多的那一类。 使用adaboostclassifier(函数实现k近邻算法的步骤如下： 1.定义一个弱分类器，如k近邻分类器。 3. 使用adaboostclassifier(函数构建adaboost分类器，并传入定 义的弱分类器和训练集，指定迭代次数。 4. 调用.fit(方法训练adaboost分类器。 5. 使用分类器对新样本进行分类，可以使用.predict(方法。 ```python from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #定义弱分类器 knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
X_train = [[0], [1], [2], [3]] y_train = [0, 0, 1, 1] # 构建adaboost分类器 ada_boost_classifier = AdaBoostClassifier(base_estimator=knn_classifier, n_estimators=10) #训练分类器 ada_boost_classifier.fit(X_train, y_train) #使用分类器对新样本进行分类 X_test = [[2]] y_pred = ada_boost_classifier.predict(X_test) print(y_pred) ``` 需要注意的是，adaboostclassifier(函数本身并不是用于实现k近邻算法的，而是用于将多个弱分类器加权组合成一个强分类器。因此，在使用adaboostclassifier(函数时，需要自定义一个k近邻分类器作为弱分类器，并将其作为参数传入adaboostclassifier(函数中。
神经网络分类器检测异常数据的方法
神经网络分类器检测异常数据的方法神经网络是一种强大的机器学习算法，可以用于分类任务。然而，在实际应用中，数据集中常常存在异常数据，这些异常数据可能会对分类结果造成严重影响。因此，检测和处理异常数据是一个重要的任务。以下是一些常用的方法来检测神经网络分类器中的异常数据。 1.数据探索与可视化分析：在使用神经网络分类器之前，首先对数据进行探索和分析。通过绘制数据的直方图、散点图、箱线图等，可以发现数据集中是否存在异常值或者异常分布。这有助于我们了解数据的特征与分布情况，为后续的异常数据检测提供基础。 2.离群点检测：离群点是指与其他数据点明显不同的个别样本。离群点检测可以通过多种方法来实现，例如基于统计的方法（如均值和标准差方法）、基于距离的方法（如K近邻法和DBSCAN）、基于密度的方法（如LOF和孤立森林）等。在神经网络分类器中，可以将离群点作为异常数据进行处理。 3.重采样：异常数据通常是在数据集中数量非常少的情况下出现的。一种简单有效的方法是对数据进行重采样。通过对异常数据进行复制或者合成新数据，可以增加异常数据的数量，从而提高神经网络分类器对异常数据的识别能力。 4.异常监测模型：异常监测模型是一种专门用于检测和识别异常数据的模型。这些模型可以根据数据的特征和分布情况，自动学习和发现异常数据。常见的异常监测模型包括自编码器、深度概率模型和集成模型等。这些模型可以与神经网络分类器相结合，提高异常数据的识别率。
5.阈值设置：在训练神经网络分类器时，可以设置一个阈值来判断数 据是否为异常。通过调整阈值的大小，可以控制异常数据的识别精度和召 回率。同时，还可以使用交叉验证和网格等方法，选择最优的阈值。 6.特征选择与降维：异常数据通常具有与正常数据不同的特征。因此，通过特征选择和降维方法，可以去除对异常数据识别无用的特征，从而提 高神经网络分类器的性能。 7. 多模型集成：通过集成多个基本分类器的预测结果，可以进一步 提高异常数据的检测性能。常见的集成方法包括投票法、堆叠法和Boosting法等。通过集成多个分类器的决策结果，可以减少异常数据的 误判和漏判。 综上所述，检测神经网络分类器中的异常数据是一个复杂的任务，需 要综合运用多种方法。通过数据探索与可视化分析、离群点检测、重采样、异常监测模型、阈值设置、特征选择与降维以及多模型集成等方法，可以 有效地识别和处理异常数据，提高神经网络分类器的分类性能。
k近邻方法分类
k近邻方法分类 一、引言 近年来，随着大数据时代的到来，机器学习技术得到了广泛的应用。其中，k近邻（k-nearest neighbors，简称k-NN）方法是一种常用的分类算法。该方法通过测量不同样本之间的相似度，将未知样本分类到与之最相似的k个已知样本所属的类别中。本文将对k近邻方法进行详细介绍，并探讨其在分类问题中的应用。 二、k近邻方法的原理 k近邻方法的核心思想是“近朱者赤，近墨者黑”。它基于这样的假设：如果一个未知样本的k个最近邻居中，大多数属于某一类别，那么该未知样本很可能也属于该类别。 k近邻方法的实现步骤如下： 1. 计算未知样本与已知样本之间的距离。常用的距离度量有欧氏距离、曼哈顿距离等。 2. 根据距离排序，选取距离最近的k个已知样本作为该未知样本的邻居。 3. 统计k个邻居中各类别的数量。 4. 将未知样本分类为数量最多的类别。 三、k近邻方法的优缺点 1. 优点：
a. 简单直观，易于理解和实现； b. 对数据集没有假设，适用于非线性的分类问题； c. 对异常值不敏感，容错性较强。 2. 缺点： a. 计算复杂度高，特别是当数据集较大时； b. 对样本不平衡的数据集不适用； c. 对于高维数据，由于维度灾难的存在，分类效果较差。 四、k近邻方法的应用领域 k近邻方法在各个领域都有广泛的应用。下面将分别介绍几个典型的应用案例。 1. 图像识别 k近邻方法可以用于图像识别中，通过比较待识别图像与已知图像库中的图像，找到与之最相似的k个图像，从而实现图像分类。 2. 推荐系统 k近邻方法可以用于推荐系统中，通过比较用户之间的相似度，找到与目标用户最相似的k个用户，从而给目标用户推荐与其兴趣相似的物品。 3. 医学诊断 k近邻方法可以用于医学诊断中，通过比较患者的症状与已知病例
matlab分类算法
matlab分类算法 Matlab是一种功能强大的编程语言和环境，广泛应用于科学计算、机器学习和数据分析等领域。在机器学习中，Matlab提供了丰富的分类算法，可以帮助研究人员和工程师解决各种分类问题。 一、简介 分类是一种常见的机器学习任务，其目标是根据已知的样本数据集，将新的未知样本分配到已定义的类别中。Matlab提供了多种分类算法，包括K近邻法、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯等，可以根据具体问题的特点选择合适的算法进行分类。 二、K近邻法 K近邻法是一种基于实例的分类方法，其思想是对于一个新的样本，通过计算其与已知样本的距离，找到距离最近的K个样本，然后根据这K个样本的类别，通过投票或加权投票的方式来确定新样本的类别。Matlab提供了knnsearch函数实现K近邻法分类，可以设置K值和距离度量方法来进行分类。 三、支持向量机 支持向量机是一种二分类模型，其目标是找到一个超平面，将样本空间划分为两个不同类别的区域。Matlab中的svmtrain函数可以用于训练支持向量机分类器，svmclassify函数用于进行分类预测。支持向量机具有较强的泛化能力，可以处理高维数据和非线性问题。
四、决策树 决策树是一种基于树形结构的分类算法，通过一系列的判断条件对样本进行分类。Matlab中的classregtree函数用于构建决策树模型，可以通过设置参数来控制树的生长过程。决策树具有可解释性强、计算效率高等优点，适用于处理特征较多的数据集。 五、朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间相互独立，通过计算后验概率来进行分类。Matlab中的fitcnb函数可以用于训练朴素贝叶斯分类器，predict函数用于进行分类预测。朴素贝叶斯算法具有计算简单、适用于大规模数据集等特点，但对特征独立性的假设可能会影响分类效果。 六、模型评估 在使用分类算法进行实际应用时，需要对模型进行评估来衡量其分类性能。Matlab提供了多种评估指标，如准确率、召回率、F1值等，可以通过confusionmat函数计算混淆矩阵来得到这些指标。此外，还可以使用交叉验证、ROC曲线等方法对模型进行更全面的评估。 七、案例分析 以某电商平台的用户购买行为预测为例，假设已有一批用户的购买记录和相关特征，可以使用Matlab中的分类算法进行用户分类。
K近邻分类器设计算法优化与性能评估
K近邻分类器设计算法优化与性能评估 K近邻分类器是一种常用的机器学习算法，它根据样本之间的距离 来判断新样本属于哪个类别。在实际应用中，为了提高分类器的性能，我们可以对K近邻分类器的设计算法进行优化。本文将探讨K近邻分 类算法的优化方法以及对其性能进行评估。 一、K近邻分类器简介 K近邻分类器是一种基于实例的学习算法。它通过计算新样本与训 练样本之间的距离，选取距离最近的K个样本，然后根据这K个样本 的类别进行投票，将投票结果作为新样本的分类结果。 二、K近邻分类器的设计算法优化 1. 距离度量 在K近邻分类器中，选择合适的距离度量方法对分类结果影响很大。常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。根据具体应用场景，选择合适的距离度量方法可以提高分类器的准确性。 2. 特征选择 对于高维特征空间，特征选择是优化K近邻分类器的一种重要方法。通过选择最具代表性的特征，可以降低维度的同时保留重要信息，提 高分类器的性能和效率。 3. K值选择
K值的选取对分类器的结果影响很大。选择较小的K值会使分类结 果更容易受到噪声的影响，而选择较大的K值会使分类器变得更稳定，但可能引入类别不平衡的问题。根据具体问题，可以通过交叉验证等 方法选择合适的K值。 4. 预处理数据 预处理数据是提高K近邻分类器性能的一种重要手段。常见的预处 理方法包括特征缩放、特征标准化、去除噪声等。通过对样本数据进 行预处理，可以提高分类器的鲁棒性和准确性。 三、K近邻分类器性能评估 对于优化后的K近邻分类器，我们需要对其性能进行评估。常用的 评估指标包括准确率、召回率、精确率、F1值等。此外，还可以使用ROC曲线和AUC值来评估分类器的性能。 1. 准确率 准确率是分类器预测结果与真实结果相符的比例。准确率越高表示 分类器的性能越好。 2. 召回率和精确率 召回率是指实际为正例的样本被分类器正确预测为正例的比例，精 确率是指分类器预测为正例的样本中，实际为正例的比例。召回率和 精确率的平衡是评估分类器性能的重要指标。 3. F1值
基于K近邻算法的异常检测系统
基于K近邻算法的异常检测系统第一章异常检测系统的背景与意义 随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，数据产生速度急 剧加快，数据量呈现指数级增长，如何有效地从这些海量数据中 发现异常情况，及时提醒并处理异常，成为了用户和企业都急需 解决的问题。 异常检测是发现数据中不符合预期模式的过程，通常表示出问题、不合规或潜在风险的情况。异常检测是大数据时代的重要应 用领域之一，应用场景包括但不限于金融欺诈检测、网络入侵检测、商品销售异常检测等。 随着深度学习和神经网络的崛起，异常检测的精度和效率得到 了极大提升，但是传统算法在小规模数据或者通用场景下仍有一 定的实用价值。基于K近邻算法的异常检测系统是其中一种。 第二章基于K近邻算法的异常检测系统概述 基于K近邻算法的异常检测系统是一种无监督学习算法，本质 上是一种基于距离的算法，其思想是通过测量不同样本之间的距离，将新样本划分为已知样本的某一类。 具体来讲，K近邻算法假设确定一个整数K，然后从所有测试 样本中找出与当前测试样本距离最近的K个点，按照这些K个点 的标签进行分类，根据这些分类信息来判断当前测试样本的类别。
在K近邻算法中，距离通常采用欧氏距离、曼哈顿距离或余弦距离等，选取合适的距离度量方法将对实现优质的异常检测分类器起到重要的作用。 基于K近邻算法的异常检测系统的主要优点是算法简单易懂，可适用于小规模数据，且对于噪声数据具有一定的鲁棒性，适用于在手头缺乏标记数据集的情况下进行无监督学习。 第三章基于K近邻算法的异常检测系统的算法流程 1. 读入样本数据 2. 对数据进行预处理，包括但不限于缺失值填充、离散化、特征工程等 3. 选取合适的距离度量方法，在样本数据中选取训练集和测试集 4. 确定K值，找出测试集距离训练集最近的K个点 5. 对这K个点进行标签分类，确定当前测试点的类别 6. 根据样本中的实际正常数据建立模型 7. 通过与模型的比较，判断当前测试点是否为异常值 第四章基于K近邻算法的异常检测系统的实现
基于K近邻的支持向量机增量算法研究的开题报告
基于K近邻的支持向量机增量算法研究的开题报告 一、研究背景和意义 支持向量机（SVM）是一种常用的监督学习算法，其具有强大的分 类和回归能力，在许多实际问题中得到了广泛应用。然而，传统的SVM 算法一般是离线学习的，它需要在训练期间对所有数据进行处理，并得 到一个最优的分类器。当新数据到达时，需要重新训练整个模型，这是 非常耗时的。随着互联网和物联网的发展，数据呈现出快速增长、多样 性和动态性等特征，传统的离线学习算法不能满足实时处理的需求，因 此提出了增量学习的思想。 增量学习是一种在线学习的方法，能够在没有重新训练的情况下逐 步地更新模型。与传统的离线学习相比，增量学习具有更快的更新速度、更好的预测性能和更低的存储成本。目前，基于K近邻的增量学习方法 在文本分类、图像识别和数据挖掘等领域得到了广泛应用。但是，这些 方法往往仅仅考虑了数据的局部信息，而忽略了全局信息，同时在处理 高维数据时，存在维度灾难的问题，使得计算复杂度大幅提高。 因此，本研究将基于K近邻的增量学习方法与支持向量机结合起来，提出一种新的增量学习算法，即基于K近邻的支持向量机增量算法。该 算法将全局信息与局部信息相结合，通过增量更新模型，从而提高模型 的预测精度和效率，同时降低存储成本。 二、研究内容和目标 本研究将主要围绕基于K近邻的支持向量机增量算法进行设计和实现，包括以下几个方面的内容： 1. 设计基于K近邻的支持向量机增量算法。该算法将通过对SVM的损失函数进行一定的修改，在保证原有算法训练效果前提下，实现增量 学习的过程。
2. 实现算法原型。将设计出的算法在计算机上进行实现，包括数据处理、数值计算、内存管理等方面的实现。 3. 验证算法的性能和效果。通过实验验证基于K近邻的支持向量机增量算法在不同数据集上的性能和效果，比较其与传统SVM算法和其他增量学习算法的差异。 本研究的主要目标是设计出一种有效的在线学习算法，使得模型能够快速适应新数据，并提高模型的预测精度和效率。同时，该算法需要考虑到计算复杂度和存储成本的问题，保证算法的可行性和实用性。 三、研究方法和步骤 本研究的总体研究方法和步骤如下： 1.学习相关背景知识。这包括支持向量机、增量学习、K近邻、机器学习等方面的基本理论和算法。 2.分析现有算法的特点和缺陷。对现有的基于K近邻的增量学习算法以及支持向量机进行分析，找出其特点和局限性。 3.设计基于K近邻的支持向量机增量算法。在分析现有算法的基础上，提出一种新的基于K近邻的支持向量机增量算法，解决现有方法的局限性。 4.实现算法原型。将设计出的算法在计算机上进行实现，并进行测试和调优。 5.对算法进行实验验证。通过实验验证算法的性能和效果，并与其他算法进行比较和分析。 6.撰写论文。将研究过程和结果撰写成论文，包括研究背景、相关理论、算法设计和实现、实验结果等方面的内容。 四、预期成果 本研究预期获得以下成果：
机器学习分类问题及算法研究
机器学习分类问题及算法研究 机器学习分类问题是指将一组具有不同特征的数据对象划分到不同的类别中。分类问题是机器学习领域中最常见和重要的问题之一，涉及到许多不同的算法和技术。本文将介绍一些常用的机器学习分类算法和相关研究。 2. 决策树分类器（Decision Tree Classifier）：这是一种基于树形结构的分类算法。决策树根据特征的取值来进行决策，一步一步地将数据对象划分到不同的类别中。决策树分类器具有可解释性和易于理解的优点。 3. 支持向量机分类器（Support Vector Machine Classifier）：这是一种基于最大化间隔的分类算法。支持向量机通过找到一个最优的超平面来将数据对象划分到不同的类别中。支持向量机分类器在小样本、非线性和高维数据上表现良好。 4. k近邻分类器（k-Nearest Neighbors Classifier）：这是一种基于相似度度量的分类算法。k近邻分类器根据某个数据对象周围的k个最近邻来预测其所属的类别。k近邻分类器适用于各种不同类型的数据和问题。 5. 神经网络分类器（Neural Network Classifier）：这是一种基于人工神经网络的分类算法。神经网络分类器通过多个节点和层次的计算单元来对数据进行分类。神经网络分类器在图像识别、自然语言处理等领域非常强大。 除了上述算法，还有很多其他的机器学习分类算法，如逻辑回归、随机森林、梯度提升树等。这些算法具有不同的特点和适用范围，研究者们可以根据具体的问题选择合适的算法。 在机器学习分类问题的研究方面，近年来涌现出许多重要的成果。在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）在图像分类上取得了巨大成功；在自然语言处理领域，词向量（Word Embedding）的出现改变了文本分类的方式；在多标签分类问题中，出现了一些新的算法和评价指标。 机器学习分类问题及算法的研究不断推动着机器学习领域的发展。通过不断研究和改进算法，可以提高分类问题的分类准确率和效率，从而为实际应用提供更好的解决方案。
分类算法总结
分类算法 数据挖掘中有很多领域，分类就是其中之一，什么是分类， 分类就是把一些新得数据项映射到给定类别的中的某一个类别,比如说当我们发表一篇文章的时候，就可以自动的把这篇文章划分到某一个文章类别，一般的过程是根据样本数据利用一定的分类算法得到分类规则，新的数据过来就依据该规则进行类别的划分. 分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，有很多用途，比如说预测,即从历史的样本数据推算出未来数据的趋向，有一个比较著名的预测的例子就是大豆学习。再比如说分析用户行为，我们常称之为受众分析，通过这种分类，我们可以得知某一商品的用户群,对销售来说有很大的帮助。 分类器的构造方法有统计方法，机器学习方法,神经网络方法等等。常见的统计方法有knn算法，基于事例的学习方法。机器学习方法包括决策树法和归纳法，上面讲到的受众分析可以使用决策树方法来实现.神经网络方法主要是bp算法，这个俺也不太了解。 文本分类，所谓的文本分类就是把文本进行归类，不同的文章根据文章的内容应该属于不同的类别，文本分类离不开分词，要将一个文本进行分类，首先需要对该文本进行分词,利用分词之后的的项向量作为计算因子，再使用一定的算法和样本中的词汇进行计算，从而可以得出正确的分类结果.在这个例子中，我将使用庖丁分词器对文本进行分词。 目前看到的比较全面的分类算法，总结的还不错。 2。4.1 主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多［40—42］ ,单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等;另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法,如Bagging和Boosting等。 （1）决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则.构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的分支,在决策树的叶节点得到结论. 主要的决策树算法有ID3、C4.5（C5.0）、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法等.它们在选择测试属性采用的技术、生成的决策树的结构、剪枝的方法以及时刻，能否处理大数据集等方面都有各自的不同之处. (2）贝叶斯 贝叶斯（Bayes)分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法，如朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法.这些算法主要利用Bayes定理来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性，选择其中可能性最大的一个类别作为该样本的最终类别。由于贝叶斯定理的成立本身需要一个很强的条件独立性假设前提，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因而其分类准确性就会下降。为此就出现了许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法,如TAN（Tree Augmented Na?ve Bayes)算法，它是在贝叶斯网络结构的基础上增加属性对之间的关联来实现的。 （3)人工神经网络 人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在这种模型中，大量的节点（或称”神经元”,或"单元”)之间相互联接构成网络,即"神经网络"，以达到处理信息的目的。神经网络通常需要进行训练，训练的过程就是网络进行学习的过程。训练改变了网络节点的连接权的值使其具有分类的功能，经过训练的网络就可用于对象的识别。 目前，神经网络已有上百种不同的模型,常见的有BP网络、径向基RBF网络、Hopfield网络、随机神经网络（Boltzmann机)、竞争神经网络（Hamming网络，自组织映射网络）等。但是当前的神经网络仍普遍存在收敛速度慢、计算量大、训练时间长和不可解释等缺点。 （4)k-近邻 k—近邻(kNN，k-Nearest Neighbors)算法是一种基于实例的分类方法.该方法就是找出与未知样本x距离最近的k个训练样本，看这k个样本中多数属于哪一类，就把x归为那一类。k-近邻方法是一种懒惰学习方法，它存放样本,直到需要分类时才进行分类，如果样本集比较复杂，可能会导致很大的计算开销,因此无法应用到实时性很强的场合。 (5）支持向量机
K近邻算法的几种改进算法
K近邻算法的几种改进算法 K 近邻算法（K Nearest Neighbors ，KNN）是一种常用的基于距离 度量的分类方法。K 近邻算法假设整个训练集不仅包含数据集，而且包含每个元组期望的类别标签。实际上，训练数据就成为模型。当对一个新元组进行分 类时，必须首先确定它与训练集中的每个元组之间的距离。然后进一步考虑训 练集中与新元组相距最近的元组。新元组将被分配到一个类中，这个类包含了 K 个最近元组中的最多的元组。K 近邻算法优点是事先并不要求知道待分样本 的分布函数，因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，从而成为 非参数分类的一种重要方法。 但是K 近邻算法也具有自身的缺点，由于k 一最近邻分类器认为每个属 性的作用都是相同的（赋予相同权值），这样在属性集包含有许多不相关属 性时，就会误导分类过程,也就是说，K 近邻算法易受噪声影响，尤其是样本 点中孤立点的影响，同时K 值的选取也会影响到分类结果．因为K 值的选取 是根据每类样本的数目和分散程度选取的，对不同的应用选取的K 值也不同。 针对K 近邻算法存在的缺点，并结合实际需要，本文列举如下几种基于K 近邻算法的改进方法。 （1）K 近邻改进算法采用组合分类器的方法。组合分类器的方法有很多，其中包括投票法，非投票法，动态法和静态法等等。这里我们采用投票法。投票法起源于贝叶斯学习理论。贝叶斯学习理论规定为了取得最大的预测
精度，在假设空间使用所有可容许的方法而不是只使用一种学习方法， 对每种方法利用投票法给出权重。在机器学习领域提出了一些基于 Voting 方法的算法，如uniform voting 法，就是所有的基分类器对最 后的分类有同样的权值。另外一个这样的方法是 weighted voting 法， 每一个基分类器有一个相关的权重。该权重可以随时间变化。利用简 单投票(uniform voting 法)，通过随机属性子集组合多个 K 近邻分类器 进行分类过程中，虽然单个分类模型有独立的错误，但整体错误会会 随着分类器数目的增加单调减少。 K 近邻改进算法的思想：随机选择 属性子集，构建多个 K 近邻分类器，然后对未分类元组进行分类，最 后将分类器的分类结果按照简单投票法进行组合，得票最多的分类器 的结果则成为最终组合近邻分类器的输出。 (2)核 K 近邻分类法 核K 近邻分类算法思想：首先利用一个非线性映射f ，将 原空间打 中的样本 映射到一个高维的核空间'中，目的是突出不同类别样本之间的特征 差异，使得样本在核空间中变得线性可分(或近似线性可分)，然后在这个高维的核空间中进 行一般的K 近邻分类。在核空间中，待分类的样本变为：’’八 - .. ..，任意两个样本 C (叫〉-= A ( A-- , ) + A ( XJ r Xj ) 函数。 (3)应用于模式识别中的一种改进的 K 近邻法 改进的K 近邻算法解决了如何在未知样本种准确地找到近邻点 的问题，具体如下：定义 C 代表全体聚类的集合，N 代表确定的近邻 点的集合，I 为最近间隔，P 为竞争点集，即可能成为近邻点的集合。 聚类后计算指定点x 到每个聚类中心的距离 ，如图所示，依据这些 距离，聚类C 被划分，离x 最近的聚类为 ，下一个距离较近的聚类 、'之间的距离按 八计算。其中从* ' )就是核