(总结452类)kNN算法综述
描述knn算法
描述knn算法KNN算法（K-Nearest Neighbor Algorithm）是一种常见的分类和回归算法。
它的核心思想是根据样本之间的距离，找到与待分类样本最近的K个训练集中的样本，然后根据这K个样本的标签来预测待分类样本的标签。
1. 算法流程首先，需要确定一个距离度量方法，通常使用欧氏距离或曼哈顿距离。
然后，对于每个待分类样本，计算它与训练集中所有样本之间的距离。
接着，选择与该待分类样本距离最近的K个训练集中的样本，并统计它们各自所属类别出现的次数。
最后，将出现次数最多的类别作为该待分类样本所属类别。
2. K值选择在确定K值时需要注意以下几点：（1）当K值较小时，模型会更加复杂，容易受到噪声数据影响；（2）当K值较大时，模型会更加简单，但容易受到其他类别数据影响。
因此，在实际应用中需要根据具体问题进行调参。
通常使用交叉验证等方法来寻找最优参数。
3. 优缺点优点：（1）简单易懂，易于实现；（2）适用于多分类问题。
缺点：（1）需要计算所有训练样本之间的距离，计算量较大；（2）对于高维数据，容易出现维度灾难问题；（3）对于不平衡数据集，容易受到少数类别影响。
4. 应用场景KNN算法广泛应用于图像识别、语音识别、推荐系统等领域。
例如，在推荐系统中，可以根据用户历史行为和兴趣爱好等信息，将相似用户的评分信息作为参考，推荐给该用户可能感兴趣的商品。
5. 总结KNN算法是一种常见的分类和回归算法，在实际应用中需要根据具体问题进行调参。
它的核心思想是根据样本之间的距离来预测待分类样本的标签。
虽然KNN算法有一些缺点，但在某些场景下仍然具有较高的应用价值。
knn原理概述
knn原理概述KNN算法原理概述KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种常用的分类算法，它基于实例的学习方法，通过计算新样本与已知样本之间的距离，将新样本归类到最近的K个已知样本中的多数类别。
KNN算法简单直观，易于实现，被广泛应用于模式识别、数据挖掘和机器学习等领域。
KNN算法的基本思想是“近朱者赤，近墨者黑”。
具体而言，在分类阶段，对于一个未知样本，KNN算法会计算它与训练集中各个样本之间的距离，并选择离它最近的K个样本。
然后，根据这K个样本的类别进行投票，将未知样本归类为多数类别。
KNN算法中的K 值是一个重要参数，它决定了对于每个未知样本，需要考虑多少个最近邻样本的类别。
KNN算法的具体步骤如下：1. 准备数据集：收集已知样本的特征和类别信息，构建训练集。
2. 选择K值：根据具体问题的需求，选择合适的K值。
3. 计算距离：针对每个未知样本，计算它与训练集中各个样本之间的距离。
常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离等。
4. 选择最近邻：根据距离计算结果，选择离未知样本最近的K个样本。
5. 进行投票：根据K个最近邻样本的类别，进行投票，将未知样本归类为多数类别。
6. 输出结果：将所有未知样本的类别进行输出，得到最终的分类结果。
KNN算法的优点之一是简单直观，不需要事先对数据进行假设和参数估计，可以处理多分类问题。
它还具有较好的鲁棒性，在一定程度上能够克服噪声和异常值的干扰。
此外，KNN算法还可以通过调整K值来平衡模型的复杂度和准确性。
然而，KNN算法也存在一些局限性。
首先，KNN算法对于样本数量较大、特征维度较高的数据集计算复杂度较高，会消耗大量计算资源。
其次，KNN算法对于样本分布不均匀的数据集，容易受到局部样本密度的影响，造成分类错误。
此外，KNN算法对于样本特征的选择和权重的确定较为敏感，需要进行合适的特征工程和参数调优。
为了提高KNN算法的性能，可以采取以下措施。
KNN算法综述_闭小梅
Ｉ Ｔ 技 术２００９ ＮＯ．１４Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｈｅｒａｌｄ随着数据分类的研究及其应用的逐步深入，分类已成为数据挖掘一个重要的研究方向。
本文选择ＫＮＮ算法进行分析。
１ ＫＮＮ算法概述ＫＮＮ算法是一个理论上比较成熟的方法，最初由Ｃｏｖｅｒ和Ｈａｒｔ于１９６８年提出，其思路非常简单直观，易于快快速实现，以及错误低的优点。
ＫＮＮ算法的基本思想为：据距离函数计算待分类样本ｘ和每个训练样本的距离，选择与待分类样本距离最小的Ｋ个样本作为ｘ的Ｋ个最近邻，最后根据ｘ的Ｋ个最近邻判断ｘ的类别。
２ ＫＮＮ算法的缺点ＫＮＮ算法是惰性学习法，学习程序直到对给定的测试集分类前的最后一刻对构造模型。
在分类时，这种学习法的计算开销在和需要大的存储开销。
总结ＫＮＮ方法不足之处主要有下几点：①分类速度慢。
②属性等同权重影响了准确率。
③样本库容量依懒性较强。
④Ｋ值的确定。
３ 改进的ＫＮＮ算法ＫＮＮ方法作为一种简单、有效、非参数的分类方法，得到了广泛的应用。
针对ＫＮＮ的不足之处，人们做了深入研究并提出许多卓有成效的改进方法，从以下几方面综述ＫＮＮ算法的研究现状。
（１）从降低计算复杂度提高算法的执行效率。
ＫＮＮ算法存储训练集的所有样本数据，这造成了极大的存储开销和计算代价。
已有很多的文献提出减少计算的算法，这些算法大致可分为两类。
第一类，减少训练集的大小。
ＫＮＮ算法存储的样本数据，这些样本数据包含了大量冗余数据，这些冗余的数据增了存储的开销和计算代价。
缩小训练样本的方法有：在原有的样本中删掉一部分与分类相关不大的样本样本，将剩下的样本作为新的训练样本；或在原来的训练样本集中选取一些代表样本作为新的训练样本；或通过聚类，将聚类所产生的中心点作为新的训练样本。
主要方法的文献［１－２］。
这些方法筛选合适的新训练样本，对于大训练样本集，这个工作量是非常巨大的。
第二类，采用快速算法，快速搜索到Ｋ个最近邻。
KNN算法总结
KNN算法总结1 KNN 分类算法1.1KNN 简述K最近邻(k-Nearest Neighbor, KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)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。
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⑴。
KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，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最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近。
1.2 KNN 原理最近邻方法(k-nearest neighbor,简称kNN)是一种简洁而有效的非参数分类方法，是最简单的机器学习算法之一，该算法最初由Cover和Hart提出的，用于解决文本的分类问题。
K 近邻算法是最近邻算法的一个推广。
该规则将是一个测试数据点x 分类为与它最接近的K个近邻中出现最多的那个类别。
K近邻算法从测试样本点x开始生长，不断的扩大区域，直到包含进K个训练样本点为止，并且把测试样本点x 归为这最近的K个训练样本点中出现频率最大的类别。
其中测试样本与训练样本的相似度一般使用欧式距离测量。
如果K值固定，并且允许训练样本个数趋向于无穷大，那么，所有的这K个近邻都将收敛于X。
如同最近邻规则一样，K个近邻的标记都是随机变量，概率P( W i|x ), i=1,2,…都是相互独立的。
假设P ( W m|X )是较大的那个后验概率，那么根据贝叶斯分类规则，则选取类别W m。
python的knn算法
python的knn算法一、KNN算法概述KNN（k-Nearest Neighbors）算法是一种基本的分类与回归算法。
它的基本思想是：在特征空间中，如果一个样本的k个最近邻属于某个类别，则该样本也属于这个类别。
二、KNN算法原理KNN算法的原理主要包括以下几个方面：1. 计算距离：对于给定的测试样本，计算其与训练集中每个样本之间的距离。
2. 选择k值：选择一个合适的k值，即选取与测试样本最近的k个训练集样本。
3. 统计投票：统计这k个训练集样本中各类别出现的次数，并将测试样本分为出现次数最多的那一类。
三、KNN算法实现步骤1. 数据预处理：包括数据清洗、特征提取和特征选择等。
2. 数据划分：将数据集分为训练集和测试集。
3. 计算距离：对于每一个测试样本，计算其与所有训练集样本之间的距离。
4. 选择k值：根据预先设定好的k值，选取与测试样本最近的k个训练集样本。
5. 统计投票：统计这k个训练集样本中各类别出现的次数，并将测试样本分为出现次数最多的那一类。
6. 模型评估：使用测试集对模型进行评估。
四、KNN算法的优缺点1. 优点：（1）简单易懂，易于实现；（2）对异常值不敏感；（3）适用于多分类问题。
2. 缺点：（1）计算量大，时间复杂度高；（2）需要大量存储空间；（3）对于样本不平衡的数据集，容易出现误判。
五、KNN算法的应用场景KNN算法在分类和回归问题中都有广泛应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 推荐系统：根据用户历史行为和偏好，推荐相似的商品或服务。
2. 图像识别：根据图像特征向量之间的距离，判断图像属于哪个类别。
3. 自然语言处理：根据文本特征向量之间的距离，判断文本属于哪个类别。
4. 医疗诊断：根据患者病历和症状，预测患者可能患有哪种疾病。
六、Python实现KNN算法以下是Python实现KNN算法的代码示例：```pythonimport numpy as npfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 加载数据集data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')X = data[:, :-1]y = data[:, -1]# 划分数据集为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)# 训练模型knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)knn.fit(X_train, y_train)# 预测结果y_pred = knn.predict(X_test)# 计算准确率accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print('Accuracy:', accuracy)```以上代码中，我们使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类来实现KNN算法。
KNN算法
算
（3）选取距离最小的k个点；
法
（4）确定前k个点所在类别的出现频率；
的
（5）返回前k个点中出现频率最高的类别作为测试数据预测分类。
描
述
KNN算法实例
KNN
电影题材可分为爱情片，动作片等，那么爱情片有哪些特征？ 动作片有哪些特征呢？也就是说给定一部电影，怎么进行分类？这 里假定将电影分为爱情片和动作片两类，如果一部电影中接吻镜头 很多，打斗镜头较少，显然是属于爱情片，反之为动作片。有人曾 根据电影中打斗动作和接吻动作数量进行评估，数据如下：
算 法 实 例
KNN
给定一部电影数据（18，90）打斗镜头18个，接吻镜头90个， 如何知道它是什么类型的呢？KNN是这样做的，首先计算未知电影与 样本集中其他电影的距离（这里使用欧几里得距离），数据如下：
算 法 实 例
现在我们按照距离的递增顺序排排序的前3个电影的类别，爱情片，爱情片， 动作片，下面来进行投票，这部未知的电影爱情片2票，动作片1票， 那么我们就认为这部电影属于爱情片。
系，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的
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的数
算
据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本集中前k个最
法
相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整
的
数，最后，选择k个最相似的数据中出现次数最多的分类，作为新数
KNN算法
小组成员：XXX XXX
目录 CONTENTS
KNN算法简介 KNN算法的基本原理 KNN算法的描述 KNN算法实例
KNN算法总结
KNN算法简介
KNN
邻近算法，又称K最近邻(KNN，k-NearestNeighbor)分类算法，
KNN算法总结范文
KNN算法总结范文KNN（K-nearest neighbors）算法是一种常用的分类和回归算法。
该算法的基本思想是通过计算待分类样本与已知类别样本之间的距离，找出最近的K个已知类别样本，然后根据这K个最近样本的类别进行预测或分类。
1.简单有效：KNN算法是一种基于实例的学习算法，不需要假设数据的分布情况，因此适用于各种类型的数据。
2.高度灵活：KNN算法不仅可以用于分类问题，还可以用于回归问题，对于多种类型的数据预测都适用。
3.鲁棒性强：KNN算法对数据中的噪声和异常值不敏感，这是因为算法会考虑多个邻居的类别进行预测，不会受个别样本的影响。
4.可处理多类别问题：KNN算法可以处理多类别问题，通过选择合适的K值和多数表决法，可以预测出多个类别的可能性。
然而，KNN算法也存在一些缺点：1.需要大量的存储空间：KNN算法需要保存训练集中的所有样本，当训练集非常大时，会消耗大量的存储空间。
2.计算复杂度高：KNN算法需要计算待分类样本与所有训练样本之间的距离，并选取最近的K个样本，因此在大规模数据集上的计算复杂度很高。
3.对数据的缩放敏感：KNN算法是基于距离的算法，如果特征之间的度量尺度不同，会导致一些特征对距离的贡献过大，影响算法的性能。
针对KNN算法的缺点，可以采取以下方法进行改进和优化：1.降维：通过特征选择或特征提取等降维方法，减少特征的数量，从而减少计算量和存储空间的消耗。
2.核方法：使用核方法对数据进行映射，将高维特征空间的计算转化为低维特征空间的计算，从而提高计算效率。
3.近似计算：使用近似计算方法，如K-d树、球树等数据结构，减少计算距离的复杂度。
4.特征缩放：对数据进行标准化或归一化处理，将不同尺度的特征统一到相同的尺度上，从而避免度量尺度不同的问题。
总结来说，KNN算法是一种简单有效的分类和回归算法，具有高度灵活性和鲁棒性，可以处理多类别问题。
然而，该算法在存储空间消耗和计算复杂度方面存在一些缺点，可以通过降维、核方法、近似计算和特征缩放等方法进行改进和优化。
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。
机器学习中的KNN算法及应用
机器学习中的KNN算法及应用机器学习（Machine Learning）是一种利用计算机算法来构建模型并从数据中进行自适应学习的方法。
在现代技术应用中，机器学习技术已经得到广泛的应用。
而KNN算法就是机器学习中非常重要的一种分类算法之一。
本文主要将介绍什么是KNN算法，它的原理、应用，并探讨该算法的优缺点。
一、KNN算法是什么？KNN算法，全称为K-Nearest Neighbor算法，即K近邻算法。
该算法是一种基于样本之间距离度量的分类方法。
如果我们对一个未知样本进行分类，可以将该样本与训练集中的每个样本依次进行比较，找出K个与其距离最近的样本，然后根据这K个样本的类别进行投票分类，最终以投票结果作为该未知样本的分类结果。
这里需要注意的是，KNN算法的成功与否，关键在于数据样本间相似度的度量方式。
常用的相似度度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦距离等等。
二、KNN算法的原理KNN算法是一种非参数算法，它不依赖于数据分布的先验假设。
该算法的基本思想是在一个样本空间中，将离某个未知样本点最近的K个样本点作为该未知样本的最近邻进行分类。
其具体步骤如下：1、准备数据集，将数据按照一定的规则进行标准化处理；2、根据所选定的相似度度量方法计算未知样本与每个训练集样本的距离；3、将得到的距离按照从小到大排序，在距离最近的K个样本中按照一定的规则进行投票分类，得到最终分类结果。
三、KNN算法的应用KNN算法在分类问题中得到了广泛应用。
通常，我们需要将数据集分为训练数据集和测试数据集来验证KNN算法的正确性。
例如，在图像识别领域，KNN算法可以识别数字或字母的形状，从而实现自动识别和分类。
再比如，在医学诊断中，KNN算法可以根据患者的病症和主要特征，帮助医生诊断疾病。
此外，KNN算法还可用于推荐系统、电子商务、金融风控等方面。
四、KNN算法的优缺点KNN算法的优点是简单易懂，易于实现，不需要训练和调参，在某些简单的分类问题中，它可以实现高精度的分类。
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算法总结范文
KNN算法总结范文
K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种最简单且常见的机
器学习算法之一、它是一种无参数的、非线性的分类和回归方法。
在本文中，我将对KNN算法进行总结，包括算法原理、优缺点以及应用领域。
KNN算法的优点包括简单易懂、易于实现和对异常值不敏感。
由于KNN算法没有显式的训练过程，所以它可以适用于懒惰学习（Lazy Learning）的场景。
此外，KNN算法也是一种非参数方法，它不对数据的
分布做任何假设。
这使得KNN算法在处理非线性问题时具有很大的优势。
另外，KNN算法对数据的表示形式没有要求，可以处理任何类型的数据。
然而，KNN算法也存在一些缺点。
首先，KNN算法的计算复杂度很高，特别是当数据集规模很大时。
由于KNN算法需要计算新样本与所有训练样
本的距离，所以算法的时间复杂度为O(N^2)，其中N是训练样本的数量。
此外，KNN算法对数据的缺失值敏感。
当训练集中存在缺失值时，KNN算
法可能会产生错误的预测结果。
此外，KNN算法还对特征的尺度敏感，需
要对数据进行标准化处理。
综上所述，KNN算法是一种简单且常见的机器学习算法。
它具有简单
易懂、易于实现和对异常值不敏感等优点。
然而，KNN算法的计算复杂度高、对缺失值敏感和对特征尺度敏感等缺点也需要考虑。
在实际应用中，KNN算法可以广泛应用于分类问题、回归问题、异常检测、推荐系统等领域。
KNN算法——精选推荐
KNN算法1、概述：也称为K最近邻算法，原理为搜索最近的k个已知类别样本，⽤于未知类别样本的预测。
对于分布不均匀的⼏个样本结果可能会受k取值的影响，通常情况下k值⼀般取奇数，此⽅法及可以⽤于连续型变量预测也可以作⽤于离散型数据模型预测。
2、衡量相似性指标⽅式：欧式距离、曼哈顿距离、cos余弦值、杰卡德相似系数等等3、过程：确定k确定样本间相似度的度量指标，形成簇根据各簇下类别最多的分类作为样本预测点4、避免k值设定出现过拟合（K值过⼩）和⽋拟合（K值选择过⼤）现象对于K值设定过⼤的情况，可以更改设定权重为距离的倒数。
另外⼀种常⽤的⽅式为多重交叉验证，k取不同的值，在每个k值下执⾏m重交叉验证，最后选定平均误差最⼩的k值。
5、余弦相似度杰卡德相似系数（常⽤于⽤户推荐算法）值越⼤相似性越⼤以上距离法构建样本时，⼀是需注意变量的数值化，若某个变量为离散型字符串，需要数值化处理（0,1,2...）。
⼆是防⽌受数值变量的量纲影响，量纲可能影响距离，必要时需要进⾏转化，缩⼩归⼀化处理。
6、模型运⾏搜索⽅法模型建⽴好以后常见的⼏种搜寻⽅法暴⼒搜寻法（未知样本和已知样本的全表扫描）适合⼩样本数据，for循环迭代2次KD树搜寻法球树搜寻法暴⼒法搜索对于⼤样本数据集存在内存消耗⼤，运⾏速度慢等问题。
案例1（暴⼒搜寻法）：iris数据集模型，案例设定将样本分为2/3的训练解，和1/3的测试集，将测试集置于训练集中训练，⽐较返回样本点结果的准确率。
测试集的每组数据在训练集中循环时，取K=3，每次取距离最近的3个值，循环完测试集数据，结果准确率反映了此模型的效果。
可以看到训练集模型预测结果准确率基本达到90%以上。
此⽅法需建⽴2个for循环迭代训练集和测试集，固属于暴⼒搜寻法。
import csvimport randomimport mathimport operatordef loadDataset(filename, split, trainingSet = [], testSet = []):with open(filename, 'rt') as csvfile:lines = csv.reader(csvfile)dataset = list(lines)print(len(dataset))for x in range(len(dataset)-1): #0-149for y in range(4): #0-3dataset[x][y] = float(dataset[x][y])if random.random() < split:trainingSet.append(dataset[x])else:testSet.append(dataset[x])def euclideanDistance(instance1, instance2, length):distance = 0for x in range(length):distance += pow((instance1[x]-instance2[x]), 2)return math.sqrt(distance)def getNeighbors(trainingSet, testInstance, k):distances = []length = len(testInstance)-1for x in range(len(trainingSet)):#testinstancedist = euclideanDistance(testInstance, trainingSet[x], length)distances.append((trainingSet[x], dist))#distances.append(dist)distances.sort(key=operator.itemgetter(1)) # 取元祖第⼀个域进⾏排序neighbors = []for x in range(k): #取distances数组前三项距离最⼩元祖⾥⾯的数组neighbors.append(distances[x][0])return neighborsdef getResponse(neighbors):classVotes = {}for x in range(len(neighbors)):response = neighbors[x][-1]if response in classVotes:classVotes[response] += 1else:classVotes[response] = 1sortedVotes = sorted(classVotes.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)return sortedVotes[0][0]def getAccuracy(testSet, predictions):correct = 0for x in range(len(testSet)):if testSet[x][-1] == predictions[x]:correct += 1return (correct/float(len(testSet)))*100.0def main():#prepare datatrainingSet = []testSet = []split = 0.67loadDataset(r'irisdata.txt', split, trainingSet, testSet)print ('Train set: ' + repr(len(trainingSet)))print ('Test set: ' + repr(len(testSet)))#generate predictionspredictions = []k = 3for x in range(len(testSet)): # 0 - 测试集长度# trainingsettrainingSet[x]neighbors = getNeighbors(trainingSet, testSet[x], k)result = getResponse(neighbors)predictions.append(result)print ('>predicted=' + repr(result) + ', actual=' + repr(testSet[x][-1]))print ('predictions: ' + repr(predictions))accuracy = getAccuracy(testSet, predictions)print('Accuracy: ' + repr(accuracy) + '%')if __name__ == '__main__':main()7、KD搜寻法关键点：1）根节点如何选择计算训练集每个变量的⽅差，取最⼤⽅差的变量为根节点，按x[len(x)//2]分组成左右⼦节点2）分割点如何选择根据以上左右⼦节点分别按各⾃最⼤⽅差选出⼦节点中分割点，⽅法类似上⾯根节点的选择，⽐较x或y⼩于分割点的排到左边节点，否则到右边节点。
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。
机器学习算法中的KNN算法详解
机器学习算法中的KNN算法详解随着人工智能领域的不断发展，机器学习算法作为其中的重要组成部分，越来越受到关注。
其中KNN算法作为一种经典的分类算法，在实际应用中也被广泛使用。
本文将对KNN算法进行详细介绍，包括算法原理、应用场景、实现过程等方面的内容。
一、算法概述KNN算法全称为K-Nearest Neighbor算法，它是一种常用的非参数化分类算法，最初由Cover和Hart在1967年提出。
简单来说，该算法的核心思想是根据已知数据的类别，通过计算新数据点与已知数据之间的距离，找到和新数据最相似的K个数据点，然后根据这K个数据点的类别进行分类。
二、算法原理在KNN算法中，通过计算不同数据点之间的距离来判断它们之间的相似性。
常用的距离度量方式有欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。
其中欧氏距离是最常用的一种方式，它的计算公式如下：$$d(x,y)=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i-y_i)^2}$$其中，x和y分别为两个数据点，n为它们的特征数。
然后根据计算得到的距离，找到距离最近的K个数据点，这些数据点被称为“邻居”。
最后根据这K个邻居的类别，选择出现次数最多的那个类别作为待分类数据点的类别。
在分析KNN算法的时候，需要考虑以下两个要素：1.怎样衡量两个点之间的距离。
2.怎样选择K值。
三、应用场景KNN算法在实际应用中有很广泛的应用。
例如在地图上选择交通最便捷的路线、医学上判断疾病的诊断、金融上客户信用评估等。
由于该算法无需对数据进行假设或者设置参数，所以在解决非线性问题上面的效果比较好。
四、算法实践在代码实践中，可以使用Python语言编写KNN算法。
下面是一段使用Python实现的简单KNN算法的代码。
```import numpy as npimport operatordef classify(input_data, data_set, labels, k):data_set_size = data_set.shape[0]diff_mat = np.tile(input_data, (data_set_size, 1)) - data_setsq_diff_mat = diff_mat ** 2sq_distances = sq_diff_mat.sum(axis=1)distances = sq_distances ** 0.5sorted_dist_indicies = distances.argsort()class_count = {}for i in range(k):vote_label = labels[sorted_dist_indicies[i]]class_count[vote_label] = class_count.get(vote_label, 0) + 1sorted_class_count = sorted(class_count.items(),key=operator.itemgetter(1), reverse=True)return sorted_class_count[0][0]```以上代码中的classify函数，就是KNN算法的核心实现过程。
KNN算法综述
2018年10月KNN算法综述窦小凡（吉林高新区万信培训学校，吉林省吉林市132000）【摘要】KNN算法是非常有效和容易完成的，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位置，是最简略的机器学习算法之一。
它用于分类、回归和模式识别等。
【关键词】机器学习；人工智能；KNN算法；K近邻算法【中图分类号】TP301.6【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2018）10-0273-021引言计算机分类在生活中已经运用广泛,在商业经营中,政府决策管理中,科学研究中和工业中等多个领域都有运用。
我对计算机、手机之类的设备感兴趣,比如手机中的人脸、图片识别,模式识别,扫码,计算机中的空间分类,文本分类,决策树分类(kd-tree),贝叶斯分类,KNN分类,人工神经网络等技术。
从计算机的KNN分类中,我发现了这种算法的一些优点及缺点。
本文的结构如下:第二部分主要介绍KNN算法及其基本原理。
第三部分是对KNN算法的一些优点及不足之处进行了概括。
第四部分是针对KNN算法的不足之处提出了一些简单的建议。
2KNN算法(1)KNN(K-nearestneighbor),即K-邻近算法是由Cover 和Hart于1968年提出。
所谓K最近邻,就是K附近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻居来代表。
比如将20万张猫的图片和20万张狗的图片,输入到计算机让它学习,每一张都不要重复。
训练成功后,你就可以随意选一张图片,让它识别,它就会在它储存40万张照片中,判断与它储存的形状最接近的一个,最后显示出结果,如图1所示。
圆圈就像20万张猫的图片,方块就像20万张狗的图片,以此类推。
X就相当于你想识别的对象,这时计算机就会将与它距离最近的对象识别出来,给出最终的结果。
再打个比方,我们都说物以类聚,人以群分,判别一个人有什么样的品质特征,常常可以通过他身边的朋友来入手。
KNN算法也类似,如果我们想判断圆圈属于哪一类数据(如图2所示)。
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：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。
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算法综述王宇航(北京交通大学计算机与信息技术学院，北京，)摘要：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。
本文对算法及相关文献做一份汇总报告，详细介绍算法的思想、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技术指导文件。
本文还介绍了算法的发展历程、重要的发表的论文。
本文在最后介绍了算法的应用领域，并重点说明其在文本分类中的实现。
关键字：算法。
近邻算法。
机器学习。
文本分类:, , , , . , , , , , . , , .: , , ,1引言分类是数据挖掘中的核心和基础技术，在经营、决策、管理、科学研究等多个领域都有着广泛的应用。
目前主要的分类技术包括决策树、贝叶斯分类、分类、人工神经网络等。
在这些方法中，分类是一种简单、有效、非参数的方法，现已经广泛应用于文本分类、模式识别、图像及空间分类等领域。
本文从各个角度对算法进行较为全面的汇总报告。
本文的结构如下：在第二部分，主要介绍算法的基本原理、思想、实现步骤、实现代码以及发展历程和经典论文。
第三部分是对算法的诸多不足之处进行的讨论，并给出一些改进的技术指导文件。
第四部分介绍的是算法如何处理多标签数据。
第五部分介绍了算法目前的主要应用领域，并着重说明了其在文本分类中的出色表现。
2算法简介2.1算法引入算法是机器学习里面比较简单的一个分类算法，整体思想比较简单：计算一个点与其他所有点之间的距离，取出与该点最近的个点，然后统计这个点里面所属分类比例最大的，则点属于该分类。
下面用一个例子来说明一下：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），打斗次数为次，接吻次数为次的电影，它到底属于哪种类型的电影呢？算法要做的，就是先用打斗次数和接吻次数作为电影的坐标，然后计算其他六部电影与未知电影之间的距离，取得前个距离最近的电影，然后统计这个距离最近的电影里，属于哪种类型的电影最多，比如最多，则说明未知的这部电影属于动作片类型。
在实际使用中，有几个问题是值得注意的：值的选取，选多大合适呢？计算两者间距离，用哪种距离会更好呢？计算量太大怎么办？假设样本中，类型分布非常不均，比如的电影有部，但是的电影只有部，这样计算起来，即使不是的电影，也会因为的样本太多，导致个最近邻居里有不少的电影，这样该怎么办呢？没有万能的算法，只有在一定使用环境中最优的算法。
2.2算法指导思想算法的指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断出你的类别。
先计算待分类样本与已知类别的训练样本之间的距离，找到距离与待分类样本数据最近的个邻居。
再根据这些邻居所属的类别来判断待分类样本数据的类别。
2.3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：圈定距离最近的个训练对象，作为测试对象的近邻。
3.做分类：根据这个近邻归属的主要类别，来对测试对象分类。
2.4相似性度量用空间内两个点的距离来度量。
距离越大，表示两个点越不相似。
距离的选择有很多错误!未指定书签。
，通常用比较简单的欧式距离。
欧式距离：马氏距离：马氏距离能够缓解由于属性的线性组合带来的距离失真，是数据的协方差矩阵。
曼哈顿距离：切比雪夫距离：平均距离：弦距离：表示范数，即测地距离：：：：：：2.5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）2.6优缺点2.6.1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(,对象具有多个类别标签)，比的表现要好。
2.6.2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。
2.7常见问题2.7.1值的设定值选择过小，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。
而如果值选择过大，并且待分类样本属于训练集中包含数据数较少的类，那么在选择个近邻的时候，实际上并不相似的数据亦被包含进来，造成噪声增加而导致分类效果的降低。
如何选取恰当的值也成为的研究热点。
值通常是采用交叉检验来确定（以为基准）。
经验规则：一般低于训练样本数的平方根。
2.7.2类别的判定方式投票法没有考虑近邻的距离的远近，距离更近的近邻也许更应该决定最终的分类，所以加权投票法更恰当一些。
2.7.3距离度量方式的选择高维度对距离衡量的影响：众所周知当变量数越多，欧式距离的区分能力就越差。
变量值域对距离的影响：值域越大的变量常常会在距离计算中占据主导作用，因此应先对变量进行标准化。
2.7.4训练样本的参考原则学者们对于训练样本的选择进行研究，以达到减少计算的追求，这些算法大致可分为两类。
第一类,减少训练集的大小。
算法存储的样本数据,这些样本数据包含了大量冗余数据,这些冗余的数据增了存储的开销和计算代价。
缩小训练样本的方法有:在原有的样本中删掉一部分与分类相关不大的样本样本,将剩下的样本作为新的训练样本;或在原来的训练样本集中选取一些代表样本作为新的训练样本。
或通过聚类,将聚类所产生的中心点作为新的训练样本。
在训练集中，有些样本可能是更值得依赖的。
可以给不同的样本施加不同的权重，加强依赖样本的权重，降低不可信赖样本的影响。
2.7.5性能问题是一种懒惰算法，而懒惰的后果：构造模型很简单，但在对测试样本分类地的系统开销大，因为要扫描全部训练样本并计算距离。
已经有一些方法提高计算的效率，例如压缩训练样本量等。
2.8算法进程安排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4.维护一个大小为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个元组作为初始的最近邻元组，分别计算测试元组到这个元组的距离，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，将所得距离与优先级队列中的最大距离6.进行比较。
若>，则舍弃该元组，遍历下一个元组。
若< ，删除优先级队列中最大距离的元8.遍历完毕，计算优先级队列中个元组的多数类，并将其作为测试元组的类别。
9.测试元组集测试完毕后计算误差率，继续设定不同的值重新进行训练，最后取误差率最小的值。
2.9算法的实现代码2.10经典文献算法是对（）算法即近邻算法的改进，最初的近邻算法是由. 在其文章“,”中提出的，是以全部训练样本作为带标点，计算测试样本与所有样本的距离并以最近邻者的类别作为决策，后学者们对近邻算法进行了各方面的改进。
其中一个方向就是算法，最初的算法是由谁提出的我现在有两个怀疑，一个是提出算法的人，我找到了他的那篇文献，但是在文章最后作者引用了. . 的“’, 并且声称, 是否. 就已经提出了的概念，有待我进一步阅读相算法因其提出进度较早，随着其他技术的不断更新和完善，算法的诸多不足之处也逐渐显露，因此许多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。
分类效率：事先对样本属性进行约简，删除对分类结果影响较小的属性，快速的得出待分类样本的类别。
该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。
分类效果：采用权值的方法（和该样本距离小的邻居权值大）来改进，等人于年尝试利用贪心法，针对文件分类实做可调整权重的最近邻居法( )，以促进分类效果。
而等人于年提出由于不同分类的文件本身有数量上有差异，因此也应该依照训练集合中各种分类的文件数量，选取不同数追求最近邻居，来参与分类。
下面具体说明主要的改进方向，然后简单举一个算法改进的实例。
3.1主要改进方向3.1.1从降低计算复杂度提高算法的执行效率算法存储训练集的所有样本数据，这造成了极大的存储开销和计算代价。
已有很多的文献提出减少计算的算法，这些算法大致可分为两类。
第一类，减少训练集的大小。
算法存储的样本数据，这些样本数据包含了大量冗余数据，这些冗余的数据增了存储的开销和计算代价。
缩小训练样本的方法有:在原有的样本中删掉一部分与分类相关不大的样本样本，将剩下的样本作为新的训练样本。
或在原来的训练样本集中选取一些代表样本作为新的训练样本。
或通过聚类，将聚类所产生的中心点作为新的训练样本。
主要方法的文献错误!未指定书签。
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这些方法筛选合适的新训练样本，对于大训练样本集，这个工作量是非常巨大的。
第二类，采用快速算法，快速搜索到个最近邻。
算法要找到个最近邻的点，则要计算测试点到所有训练样本的距离，然后找出其中个距离最小有数据点，当训练样本非常大时，算法就不切实际了，为了加快搜索过程，主要的方法，其中一个方法是部分距离计算，文献错误!未指定书签。
中提出一种基于小波域部分距离计算的搜索算法，文献错误!未指定书签。
提出快速算法()。
另外一种方法是，引入高效的索引方法，高效的索引方法可以大大降低个最近邻的计算开销，特别是在高维空间中体现更为明显，文献错误!未指定书签。
提出了一种新的索引结存模型，有的算法虽然能够有效降低个最近邻的计算开销，提高了的分类速度，但它们无法保证进行全局的最优搜索。
3.1.2优化相似度度量方法基本的算法基于欧基里德距离来计算相似度，这种计算距离的度量标准造成了算法对噪声特征非常敏感。
为了改变传统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。
可根据特征在整个训练样本库中的分类作用得到权重，也可根据其在训练样本的局部样本（靠近待测试样本的样本集合）中的分类作用得到权重。
人们研究了各种学习调整权值的方法，从而提高了分类器的性能。
3.1.3优化判决策略传统的决策规则一个明显的缺点是，当样本分布密度不均匀时，只按照前个近邻顺序而不考虑它们的距离会造成误判，影响分类的性能。
而且在实际设计分类器时，由于一些类别比另一些类别的训练样本更容易获得，往往会造成训练样本各类别之间目数不均衡，即是训练样本在各个类中的数目基本接近，由于其所占区域大小的不同，也会造成训练样本的分布不均匀。
目前改进的方法有均匀化样匀时分类器分类性能下降的问题，文献错误!未指定书签。
利用大量近邻集来代替中的单一集合，并通过累加近邻的数据集对不同类别的支持度，获得相对可信的支持值，从而改善了近邻判决规则。