knn算法ppt
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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。
04
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
K近邻算法PPT课件
• 给定一个目标点，搜索其最近邻。首先找到包含目标点的叶结点 ；然后从该叶结点出发，依次回退到父结点；不断查找与目标点 最邻近的结点，当确定不可能存在更近的结点时终止。这样搜索 就被限制在空间的局部区域上，效率大为提高。
• 包含目标点的叶结点对应包含目标点的最小超矩形区域。以此叶 结点的实例点作为当前最近点。目标点的最近邻一定在以目标点 为中心并通过当前最近点的超球体内部。然后返回当前结点的父 结点，如果父结点的另一子结点的超矩形区域与超球体相交，那 么在相交的区域内寻找与目标点更近的实例点。如果存在这样的 点，将此点作为新的当前最近点。
➢ 问题：给这个绿色的圆分类？ ➢ 如果K=3，绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色小三角形和1个蓝
色小正方形，少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这 个待分类点属于红色的三角形一类。 ➢ 如果K=5，绿色圆点的最近的5个邻居是2个红色三角形和3个蓝色 正方形，还是少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这 个待分类点属于蓝色的正方形一类。
区域内没有实例时终止。在此过程中，将实例保存在相应的结点
上。
2020/7/23
9
K近邻法的实现：kd树
2020/7/23
10
K近邻法的实现：kd树
2020/7/23
11
K近邻法的实现：kd树
➢ 搜索kd树
• 利用kd树可以省去大部分数据点的搜索，从而减少搜索的计算量 。这里以最近邻为例，同样的方法可以应用到K近邻。
2020/7/23
5
K近邻的三个基本要素
2020/7/23
6
K近邻的三个基本要素
➢ K值的选择
• 如果选择较小的k值，就相当于用较小的邻域中的训练实例进行预 测， “学习”的近似误差会减小，只有与输入实例较近的训练实 例才会对预测结果起作用。但缺点是“学习”的估计误差会增大 ，预测结果会对近邻的实例点非常敏感。换句话说，k值的减小意 味着整体模型变得复杂，容易发生过拟合。
• 包含目标点的叶结点对应包含目标点的最小超矩形区域。以此叶 结点的实例点作为当前最近点。目标点的最近邻一定在以目标点 为中心并通过当前最近点的超球体内部。然后返回当前结点的父 结点，如果父结点的另一子结点的超矩形区域与超球体相交，那 么在相交的区域内寻找与目标点更近的实例点。如果存在这样的 点，将此点作为新的当前最近点。
➢ 问题：给这个绿色的圆分类？ ➢ 如果K=3，绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色小三角形和1个蓝
色小正方形，少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这 个待分类点属于红色的三角形一类。 ➢ 如果K=5，绿色圆点的最近的5个邻居是2个红色三角形和3个蓝色 正方形，还是少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这 个待分类点属于蓝色的正方形一类。
区域内没有实例时终止。在此过程中，将实例保存在相应的结点
上。
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K近邻法的实现：kd树
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K近邻法的实现：kd树
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K近邻法的实现：kd树
➢ 搜索kd树
• 利用kd树可以省去大部分数据点的搜索，从而减少搜索的计算量 。这里以最近邻为例，同样的方法可以应用到K近邻。
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K近邻的三个基本要素
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K近邻的三个基本要素
➢ K值的选择
• 如果选择较小的k值，就相当于用较小的邻域中的训练实例进行预 测， “学习”的近似误差会减小，只有与输入实例较近的训练实 例才会对预测结果起作用。但缺点是“学习”的估计误差会增大 ，预测结果会对近邻的实例点非常敏感。换句话说，k值的减小意 味着整体模型变得复杂，容易发生过拟合。
大数据十大经典算法kNN讲解PPT
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。
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。
第3章--k-近邻算法--(《统计学习方法》PPT课件)
• 输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应 的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻） 的分类标签。
• 一般来说，只选择样本数据集中前N个最相似的数据。K一般不大于20， 最后，选择k个中出现次数最多的分类，作为新数据的分类
K近邻算法的一般流程
• 收集数据：可以使用任何方法 • 准备数据：距离计算所需要的数值，最后是结构化的数据格式。 • 分析数据：可以使用任何方法 • 训练算法： （此步骤kNN）中不适用 • 测试算法：计算错误率 • 使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后
K-Nearest Neighbors算法特点
• 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
• 适用数据范围
• 数值型和标称型
K-Nearest Neighbors Algorithm
• 工作原理
• 存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据 都存在标签，即我们知道样本集中每个数据与所属分类的对应关系。
提纲
• KNN算法原理和流程 • Python程序调试
• Python文件类型 • 模块 • Idle调试环境 • 数据载入
• 算法和关键函数分析 • 算法改进和实验作业
K-Nearest Neighbors算法原理
K=7 Neighborhood
?
K=1 Neighborhood
Dependent of the data distributions. Can make mistakes at boundaries.
• import py_compile • py_pile('D:\python\machinelearninginaction\Ch02\kNN.py')
• 一般来说，只选择样本数据集中前N个最相似的数据。K一般不大于20， 最后，选择k个中出现次数最多的分类，作为新数据的分类
K近邻算法的一般流程
• 收集数据：可以使用任何方法 • 准备数据：距离计算所需要的数值，最后是结构化的数据格式。 • 分析数据：可以使用任何方法 • 训练算法： （此步骤kNN）中不适用 • 测试算法：计算错误率 • 使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后
K-Nearest Neighbors算法特点
• 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
• 适用数据范围
• 数值型和标称型
K-Nearest Neighbors Algorithm
• 工作原理
• 存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据 都存在标签，即我们知道样本集中每个数据与所属分类的对应关系。
提纲
• KNN算法原理和流程 • Python程序调试
• Python文件类型 • 模块 • Idle调试环境 • 数据载入
• 算法和关键函数分析 • 算法改进和实验作业
K-Nearest Neighbors算法原理
K=7 Neighborhood
?
K=1 Neighborhood
Dependent of the data distributions. Can make mistakes at boundaries.
• import py_compile • py_pile('D:\python\machinelearninginaction\Ch02\kNN.py')
K-近邻算法PPT课件
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示例：使用k-近邻算法
改进约会网站的配对结果
1.问题描述： 我都朋友佩琪一直使用在线约会网站寻找适 合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不 同的人选，但是她并不是喜欢每一个人。经 过一番总结，她发现曾交往过三种类型的人：
不喜欢的人 魅力一般的人 极具魅力的人
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20
示例：使用k-近邻算法
改进约会网站的配对结果
(3)分析数据：可以使用任何方法。 (4)测试算法：计算错误率。 (5)使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输 出结果，然后运行k-近邻算法判定输入数据属于哪个分 类，最后应用对计算出的分类执行后续的处理。
.
10
准备：使用Python导入数据
1.创建名为kNN.py的Python模块
注：接下来所有的代码均保存于这个文件夹中，读者可以按照自己的习 惯在自己创建的文件夹中编写代码，也可以去网上查找源代码，但笔者 建议读者按照本PPT的顺序去创建模块并编写代码。
.
15
实施kNN分类算法
(2)以下为kNN近邻算法代码，将其保存于kNN.py中 def classify0(inX, dataSet, labels, k):
dataSetSize = dataSet.shape[0] diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet sqDiffMat = diffMat**2 sqDistances = sqDiffMat.sum(axis = 1) distances = sqDistances**0.5 sortedDistIndicies = distances.argsort() classCount = {} for i in range(k):
机器学习knn分类算法精品PPT课件
v 概述 v 算法流程 v K值选择 v 实例
Computer science and technology
10
实例
Example
约会网站信息查找
K
K-近邻 k-Nearest Neighbor classification
v 概述 v 算法流程 v K值选择 v 实例
Computer science and technology
Algorithm of ma1chi1n0e0l0e.a1rnin1g25.0 无 棕色 红尾鸳
2 3000.7 200.0 无 灰色 鹭鹰
v 关键术语 v 机器学习主要任务 3 3300.0 220.3 无 灰色 鹭鹰
v 十大算法
4 4100.0 136.0 有 黑色 普通潜鸟
训练集 训练样本 特征 目标变量 测试样本
02
M
机器学习十大算法
Algorithm of machine learning
K
S
v 关键术语 v 机器学习主要任务 v 十大算法
Computer science and technology
03
关键术语
Key Words
M
体重 翼展 脚 后背 种属 机器学习十大算法（g） (cm) 蹼 颜色
Computer science and technology
04
机器学习主要任务
Main Task
M
机器学习十大机算器法学习主要任务是如何解决分类问题——将数据划分
Algorithm of 到另m合外ac适还hi的有ne分项l类任ea中务rn。是in回g归——预测数值型数据，一个典型
常见的例子是数据拟合曲线：通过给定数据点最优拟合
机器学习经典算法(PPT45页)
1）用于二分类或多分类的应用场景 2）用于做分类任务的baseline 3）用于特征选择（feature selection) 4）Boosting框架用于对badcase的修正
培训专用
七、K-means
• K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采 用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的 距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距 离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇 作为最终目标。
1)adaboost是一种有很高精度的分类器 2)可以使用各种方法构建子分类器，adaboost算法提
供的是框架 3)当使用简单分类器时，计算出的结果是可以理解的。
而且弱分类器构造极其简单 4)简单，不用做特征筛选 5)不用担心overfitting
培训专用
adaboost算法的一些实际可以使用的场景：
培训专用
步骤1：发现频繁项集
❖ 频繁项集发现过程： ❖ （1）扫描 ❖ （2）计数 ❖ （3）比较 ❖ （4）产生频繁项集 ❖ （5）连接、剪枝，产生候选项集 ❖ 重复步骤（1）~（5）直到不能发现更大频集
培训专用
步骤2：产生关联规则
• 根据前面提到的置信度的定义，关联规则的产生如 下：
• （1）对于每个频繁项集L，产生L的所有非空子集； • （2）对于L的每个非空子集S，如果
• 主要应用在电子邮件过滤和文本分类的研究
培训专用
朴素贝叶斯算法原理：
培训专用
培训专用
培训专用
培训专用
培训专用
四、KNN
• K-近邻分类算法（K Nearest Neighbors，简称KNN） 通过计算每个训练数据到待分类元组的距离，取和 待分类元组距离最近的K个训练数据，K个数据中哪 个类别的训练数据占多数，则待分类元组就属于哪 个类别。
培训专用
七、K-means
• K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采 用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的 距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距 离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇 作为最终目标。
1)adaboost是一种有很高精度的分类器 2)可以使用各种方法构建子分类器，adaboost算法提
供的是框架 3)当使用简单分类器时，计算出的结果是可以理解的。
而且弱分类器构造极其简单 4)简单，不用做特征筛选 5)不用担心overfitting
培训专用
adaboost算法的一些实际可以使用的场景：
培训专用
步骤1：发现频繁项集
❖ 频繁项集发现过程： ❖ （1）扫描 ❖ （2）计数 ❖ （3）比较 ❖ （4）产生频繁项集 ❖ （5）连接、剪枝，产生候选项集 ❖ 重复步骤（1）~（5）直到不能发现更大频集
培训专用
步骤2：产生关联规则
• 根据前面提到的置信度的定义，关联规则的产生如 下：
• （1）对于每个频繁项集L，产生L的所有非空子集； • （2）对于L的每个非空子集S，如果
• 主要应用在电子邮件过滤和文本分类的研究
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朴素贝叶斯算法原理：
培训专用
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培训专用
培训专用
四、KNN
• K-近邻分类算法（K Nearest Neighbors，简称KNN） 通过计算每个训练数据到待分类元组的距离，取和 待分类元组距离最近的K个训练数据，K个数据中哪 个类别的训练数据占多数，则待分类元组就属于哪 个类别。
k近邻算法 ptt
k近邻算法K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种基本的分类（或回归）算法，常用于模式识别和数据挖掘领域。
它的原理很简单，即通过查找与待分类样本最近的K个已知类别样本，在这K个样本中进行投票或平均来确定待分类样本的类别（或预测值）。
在使用KNN算法进行分类时，常见的步骤如下：1. 准备数据集：首先，需要准备一个已知类别的数据集，其中包含特征（属性）和类别标签。
通常将数据集划分为训练集和测试集，用于训练模型和评估性能。
2. 计算距离：针对待分类样本，需要计算其与训练集中每个已知样本之间的距离。
常见的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
3. 选择K值：选择合适的K值，即在K个最近邻中进行投票判断的邻居数量。
K值的选择会影响KNN算法的性能，通常通过交叉验证或其他评估方法来确定。
4. 确定类别：根据K个最近邻的类别（或平均值），来确定待分类样本的类别。
对于分类问题，一般选择多数投票的类别作为预测结果；对于回归问题，一般选择平均值作为预测结果。
需要注意的是，KNN算法对于特征的选择和预处理非常重要。
对于连续特征，可能需要进行归一化或标准化处理，以避免某些特征对距离计算产生过大的影响。
在PTT中，由于是一个网络社区平台，KNN算法可以应用于多个场景，如用户推荐、文本分类、情感分析等。
通过收集用户的行为数据或文本数据，构建相应的特征和类别标签，然后使用KNN算法进行分类或回归预测。
总之，KNN算法是一种简单而常用的分类算法，通过计算待分类样本与已知样本之间的距离，利用最近的K个邻居进行分类或回归预测。
在PTT等领域中，可以应用于各种数据分析和模式识别任务。
KNN算法
1 d ( xq , x )2 i
Curse of dimensionality: distance between neighbors could be dominated by irrelevant attributes – To overcome it, axes stretch or elimination of the least relevant attributes
– A test set is used to determine the accuracy of the model. Usually, the given data set is divided into training and test sets, with training set used to build the model and test set used to validate it.
_ + _ _ _ . + _ + xq _ +
. . . . .
4
Discussion on the k-NN Algorithm
k-NN for real-valued prediction for a given unknown tuple – Returns the mean values of the k nearest neighbors Distance-weighted nearest neighbor algorithm – Weight the contribution of each of the k neighbors according to their distance to the query xq Give greater weight to closer neighbors w≡ Robust to noisy data by averaging k-nearest neighbors
Curse of dimensionality: distance between neighbors could be dominated by irrelevant attributes – To overcome it, axes stretch or elimination of the least relevant attributes
– A test set is used to determine the accuracy of the model. Usually, the given data set is divided into training and test sets, with training set used to build the model and test set used to validate it.
_ + _ _ _ . + _ + xq _ +
. . . . .
4
Discussion on the k-NN Algorithm
k-NN for real-valued prediction for a given unknown tuple – Returns the mean values of the k nearest neighbors Distance-weighted nearest neighbor algorithm – Weight the contribution of each of the k neighbors according to their distance to the query xq Give greater weight to closer neighbors w≡ Robust to noisy data by averaging k-nearest neighbors
机器学习ppt课件
编辑版pppt
39
11. 深度学习：赋予人工智能以璀璨的未来
• 深度学习就是一种基于对数据进行表征学习的方法，使用多层网络，能够学 习抽象概念，同时融入自我学习，逐步从大量的样本中逐层抽象出相关的概 念，然后做出理解，最终做出判断和决策。通过构建具有一定“深度”的模型， 可以让模型来自动学习好的特征表示（从底层特征，到中层特征，再到高层 特征），从而最终提升预测或识别的准确性。
• 问这颗水果糖(X)最有可能来自哪个碗？
编辑版pppt
29
例如上面的例子中： P(X): 水果糖的概率为5/8 P(X|C1): 一号碗中水果糖的概率为3/4 P(X|C2): 二号碗中水果糖的概率为2/4 P(C1)=P(C2): 两个碗被选中的概率相同，为1/2 则水果糖来自一号碗的概率为: $P(C1|X)=P(X|C1)P(C1)/P(X)=(3/4)(1/2)/(5/8)=3/5 水果糖来自二号碗的概率为: P(C2|X)=P(X|C2)P(C2)/P(X)=(2/4)(1/2)/(5/8)=2/5 P(C1|X)＞P(C2|X) 因此这颗糖最有可能来自一号碗。
机器学习
Machine Learning
李成伟
编辑版pppt
1
目录
• 一 大数据与云计算 • 二 机器学习、深度学习和人工智能 • 三 编程语言的选择 • 四 机器学习算法介绍 • 五 算法案例介绍
编辑版pppt
2
一 大数据与云计算
编辑版pppt
3
编辑版pppt
4
什么是大数据？
编辑版pppt
编辑版pppt
45
K近邻法(KNN)原理
• K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法 了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断 一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏 就可以得出了。
人工智能应用基础(Python版)课件1.2 k邻近算法-2
长 (mm)
4032 4330 4053 5087 4560 3797
宽 （mm）
1680 1535 1740 1868 1822 1510
高 （mm）
1450 1885 1449 1500 1645 1820
油耗 （L/100km）
5.3 7.8 6.2 8.5 7.8 5.5
售价 （万元）
5.6 14.5 10.8 25.6 15.8 9.6
人 工 智能
KNN算法（二）
主讲教师：于 京
目录
1 Knn的原理
2
工程中的数据处理问题 以及程序代码
3 人工智能中的常用概念
2
01 数据的归一化处理
02 利用程序完成算法
03 训练模型与测试应用
2
数据的归一化处理
Hale Waihona Puke 型号CrV BW5 POL BDe6
车型
BAOJ310 XW-M1
POL BW5 BDe6 Wuling
2 import numpy as np
3 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as knn
4 #定义数据
5 ar_x=[[4032,1680,1450,5.3,5.6],
6
[4330,1535,1885,7.8,14.5],
7
[4053,1740,1449,6.2,10.8],
长（mm）
宽（mm）
高（mm）
4053 5087 4032 4330
VS.
1740 1868 1680 1535
1449 1500 1450 1885
长
宽
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三、算法实现
产生训练集，使得训练集按照已有的分类标准划分成离散型数 值类，或者是连续型数值类输出。
以训练集的分类为基础，对测试集每个样本寻找K个近邻，采 用欧式距离作为样本间的相似程度的判断依据，相似度大的即 为最近邻。一般近邻可以选择1个或者多个。
当类为连续型数值时，测试样本的最终输出为近邻的平均值； 当类为离散型数值时，测试样本的最终为近邻类中个数最多的 那一类。
算法步骤
step.1---初始化距离为最大值 step.2---计算未知样本和每个训练样本的距离dist step.3---得到目前K个最临近样本中的最大距离maxdist step.4---如果dist小于maxdist，则将该训练样本作为K-最近邻样本 step.5---重复步骤2、3、4，直到未知样本和所有训练样本的距离都 算完 step.6---统计K个最近邻样本中每个类别出现的次数 step.7---选择出现频率最大的类别作为未知样本的类别
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预测某人是否喜欢推荐电影（Netflix） 模式识别，特别是光学字符识别 数据库，如基于内容的图像检索 编码理论（最大似然编码）；数据压缩（MPEG-2标
准） 向导系统；DNA测序； 剽窃侦查；拼写检查，建议正确拼写 相似比分算法，用来推断运动员的职业表现。
四、K近邻算法应用面或者场景
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Romance 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18次，接吻次数为90次的电影，它 到底属于哪种类型的电影呢？
五、K近邻算法
KNN最近邻基于欧几里得距离的java算法实现 1.小规模数据集 2.假设所有数据及类别都是数值类型的 3.直接根据数据规模设定了k值 4.对原训练集进行测试
浅谈K-NN算法
目录
算法简介 算法思想 算法实现 算法应用场面或场景 算法的应用案例
一、算法简介
何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm， 简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为
是：分析一个人时，我们不妨观察和他最亲密的几 个人。同理的，在判定一个未知事物时，可以观察 离它最近的几个样本，这就是 kNN（k最近邻）的 方法。
算法三个基本要素
K 值的选择 距离度量 分类决策规则
内容补充：K值的选择
内容补充：距离度量于理解，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 特别适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类
别标签)
K近邻算法的缺点
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。
K近邻算法改进：压缩近邻算法
定义两个存储器，一个用来存放生成的样本集，称为output样 本集；另一个用来存放原来的样本集，称为original样本集。
1、初始化：output样本集为空集，原样本集存入original样本 集，从original样本集中任意选择一个样本移动到output样本 集中。
需要存储全部训练样本，计算量较大 可解释性较差，无法给出决策树那样的规则。
针对K近邻缺点的改进方案
缺点一解决方案：1、权值的方法（和该样本距离小的 邻居权值大）；2、事先对已知样本点进行剪辑，事先 去除对分类作用不大的样本。
缺点二解决方案：选取质点
K近邻算法带来的问题
应用K-近邻算法来进行预测的时候，经常会遇到很多 现实问题。包括： 维度灾害问题 近邻索引问题 近邻大小问题 计算效率问题 归纳偏置问题
二、算法思想
如上图所示，有两类不同的样本数据，分别用蓝色的小正方形和 红色的小三角形表示，而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据 则是待分类的数据。
问题：图中的绿色的圆属于哪一类？ 如果K=3，绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色小三角形和1个蓝
色小正方形，少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这 个待分类点属于红色的三角形一类。 如果K=5，绿色圆点的最近的5个邻居是2个红色三角形和3个蓝色 的正方形，还是少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的 这个待分类点属于蓝色的正方形一类。
2、在original样本集中选择第i个样本，并使用output样本集 中的样本对其进行最近邻算法分类，若分类错误，则将该样本 移动到output样本集中，若分类正确，不做任何处理。
3、重复2步骤，直至遍历完original样本集中的所有样本， output样本集即为压缩后的样本集。
四、K近邻算法应用面或者场景