kNN算法是监督学习中分类方法的一种

knn 余弦相似度和欧式距离

KNN算法在机器学习领域中被广泛应用，它是一种监督学习算法，用于分类和回归。

KNN算法的核心思想是基于已知类别的数据集，通过测量新数据点与已知类别数据点之间的距离来进行分类。

在KNN算法中，常用的距离度量有欧氏距离和余弦相似度。

在本文中，我们将深入探讨这两种距离度量的特点和应用，以便更好地理解它们在KNN算法中的作用。

1. 欧氏距离欧氏距离是最常见的距离度量方式之一，它衡量的是两个点之间的直线距离。

在二维空间中，欧氏距离的计算公式为：\[d(x,y) = \sqrt{(x1-y1)^2 + (x2-y2)^2}\]其中，\(x\)和\(y\)分别是两个点的坐标，\(x1\)和\(y1\)是\(x\)和\(y\)的第一个维度的坐标，\(x2\)和\(y2\)是\(x\)和\(y\)的第二个维度的坐标。

2. 余弦相似度余弦相似度是衡量两个向量方向的夹角的相似程度，它不考虑向量的大小。

在KNN算法中，常用余弦相似度来衡量特征向量之间的相似程度。

余弦相似度的计算公式为：\[similarity = \frac{A \cdot B}{||A|| \times ||B||}\]其中，\(A\)和\(B\)分别是两个特征向量，\(A \cdot B\)是\(A\)和\(B\)的点积，\(||A||\)和\(||B||\)分别是\(A\)和\(B\)的范数。

3. 欧氏距离和余弦相似度的比较欧氏距离和余弦相似度在KNN算法中的作用略有不同。

欧氏距离更适用于数值型特征，它能够更好地反映不同特征之间的绝对距离。

而余弦相似度更适用于文本分类、推荐系统等领域，它能够更好地反映特征向量之间的相对方向。

4. 个人观点和理解在实际应用中，选择欧氏距离还是余弦相似度取决于数据的特征和具体情况。

在处理数值型特征时，欧氏距禿更能反映特征之间的绝对距离，更适合于KNN算法的分类。

而在处理文本分类、推荐系统等领域时，余弦相似度能更好地反映特征向量之间的相对方向，更适合于KNN算法的应用。

国开期末考试《人工智能》机考试题及答案(第6套)

国开期末考试《人工智能》机考试题及答案(第6套)一、选择题（每题2分，共20分）1. 下列哪一项不是人工智能的研究领域？A. 机器学习B. 计算机视觉C. 生物学D. 自然语言处理[答案：C]2. 下列哪种算法是监督学习？A. 决策树B. 聚类分析C. 人工神经网络D. 支持向量机[答案：D]3. 在深度学习中，哪种网络结构常用于图像分类任务？A. RNNB. CNNC. LSTMD. MLP[答案：B]4. 下列哪种方法不是文本分类中常用的特征提取方法？A. 词袋模型B. TF-IDFC. Word2VecD. RNN[答案：D]5. 下列哪种方法不属于生成对抗网络（GAN）的应用场景？A. 图像生成B. 图像修复C. 文本生成D. 目标检测[答案：D]二、填空题（每题2分，共20分）1. 机器学习可以分为_____和无监督学习两种类型。

[答案：监督学习]2. K-近邻算法（KNN）的核心思想是_____。

3. 支持向量机（SVM）是一种基于_____的分类方法。

[答案：统计学习理论]4. 卷积神经网络（CNN）常用于处理_____类型的数据。

[答案：图像]5. 在自然语言处理中，词嵌入（Word Embedding）是将词汇表示为_____的过程。

[答案：固定维度的向量]三、判断题（每题2分，共20分）1. 人工智能的目标是让机器具备人类的思维和行为能力。

[答案：正确][答案：正确]3. 深度学习是一种基于生物神经网络的计算模型。

[答案：正确]4. RNN（循环神经网络）可以处理变长的序列数据。

[答案：正确]5. GAN（生成对抗网络）只能用于图像生成任务。

[答案：错误]四、简答题（每题10分，共30分）1. 简述朴素贝叶斯分类器的工作原理。

[答案：朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的分类方法。

给定一个待分类的样本，朴素贝叶斯分类器会计算该样本属于每个类别的概率，然后选择概率最大的类别作为最终的预测结果。

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1、关于for循环与while循环的叙述，下列错误的是(B)都可以使用break语句跳出循环while循环可以不设置循环条件break语句和continue语句作用不同for循环的循环初值可以缺省2、二分查找要求所查找的内容必须(D)部分有序不确定无序有序3、乐高EV3设备，不支持哪种连接(A)红外连接WIFI连接蓝牙连接数据线连接4、要赋予计算机“看文识字”的能力，需要经历文字特征提取、文字定位与分割和(A)逻辑运算计算机视觉文字识别算术运算5、灰度传感器的主要组成部分包括发光二极管和（C）红外接收器声音接收器光敏电阻热敏电阻6、根据欧氏距离公式，两个数据点A(1，3)和B2，3)之间的距离是哪个选项?A18427、全国中小学信息技术创新与实践大赛由谁主办?中国人工智能学会8、用python语言在屏幕上显示“你好!”代码是(D)cout<<“hello!”cout<<"你好!print(“hello!”)print(“你好!”)9、在二维列表中存储一个3*3的表格数据，格式正确的是(A)tabl=[[[1,2,3],[4,5,6],8,9]la=[1,2,3][4,5,6][7,8,9]bgsJ=“1,2,34,5,67,8,9lst=[[1,2,3][4,5,6][7,8,9]10、在二位列表lst中，要想提取第二行第三列的值，正确的是Dlst[1,2]lst(2][3]Ist[3][4]lst[1][2]11、关于机器人的定义下列叙述正确的是©机器人必须是人形机器人必须能和人对话机器人是一种可编程的，能执行某些操作或移动动作的自动控制机械机器人必须是人形12、作为一名合格的大赛指导教师，需要指导哪些内容?C竟赛规则创新思维以上皆是团队协作13、python二维列表的索引值是从()开始的?01-1214、关于递归算法的优点，下列说法正确的是C适合计算机方式消耗内存少符合人的思维方式，程序简洁执行速度快14、描述机器人图形化编程的缺点的一项是(D)写程序的时候工作量小可以快速入门场景设计简单清晰，可以充分发挥想象力功能没有字符编程全16、将f=1+1/2+1/3+…+1/n转化成递归函数，其递归出口是f(n)=f(n-1)+1/n。

数据分类的目的和方法有哪些？

数据分类是一种重要的数据分析技术，其目的是根据数据的特征和属性，将其划分为不同的类别或组群，以便更好地理解和利用这些数据。

数据分类在各个领域都有广泛的应用，如商业、医疗、金融、科研等。

一、数据分类的目的1. 数据理解和组织：通过数据分类，人们可以更好地理解数据的内在结构和关系，将数据组织成有序的形式，方便后续的数据分析和处理。

2. 数据挖掘和预测：通过对历史数据进行分类，可以发现数据中的模式和趋势，为未来的数据分析和预测提供依据。

数据分类有助于识别数据的特征和规律，从而进行更深入的数据挖掘。

3. 决策支持：数据分类可以为决策提供有力支持。

通过对数据进行分类，可以识别出不同类别的数据特征和属性，为决策者提供有价值的参考信息。

4. 提高数据处理效率：通过对数据进行分类，可以针对不同类别的数据采用不同的处理方法，从而提高数据处理的效率和准确性。

二、数据分类的方法数据分类的方法主要分为监督学习和非监督学习两类。

监督学习是指在数据分类前已经知道数据的标签或类别，而非监督学习则是在没有先验知识的情况下，根据数据之间的相似性和关联性进行分类。

1. 监督学习方法：（1）决策树分类：决策树是一种常用的监督学习分类方法。

它通过构建一棵决策树，将数据按照不同的特征和属性进行划分，从而达到分类的目的。

决策树分类方法简单易懂，可视化效果好，但在处理高维度和大规模数据时可能会受到限制。

（2）支持向量机（SVM）：SVM 是一种基于统计学习理论的分类方法。

它通过寻找一个最优超平面，将数据划分为不同的类别。

SVM 在处理高维度和非线性数据时表现出色，且具有较好的泛化能力。

（3）神经网络：神经网络是一种模仿生物神经元结构和功能的信息处理技术。

通过多层的神经网络模型对数据进行逐层的学习和训练，最终实现数据的分类。

神经网络具有强大的学习能力和复杂的模式识别能力，在处理复杂数据分类问题上具有很好的性能。

（4）K近邻（KNN）：KNN 是一种基于实例的学习算法。

knn 算法

一、介绍KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover 和Hart于1968年提出，是最简单的机器学习算法之一，属于有监督学习中的分类算法。

算法思路简单直观：分类问题：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是分类算法。

二、原理2.1 K值取几个最近的邻居数据来判断分类牛马哥在这里呈上KNN分类算法最经典的图片，用三角形、圆形和矩形这种最少儿的图片来解释图上前提解释：假设x和y是我们这次的特征值，绿色的矩形是我们想要预测的数据，图上的三角形和圆形是我们已知的数据集，我们需要通过现有的数据集来判断绿色矩形是三角形还是圆形。

当K = 3，代表选择离绿色矩形最近的三个数据，发现三个数据中三角形比较多，所以矩形被分类为三角形当K = 5，代表选择离绿色矩形最近的三个数据，发现五个数据中圆形最多，所以矩形被分类为圆形所以K值很关键，同时建议k值选取奇数。

2.2 距离问题在上面的原理中还有一个关键问题，就是怎么判断距离是否最近。

在这里采用的是欧式距离计算法：下图是在二维的平面来计算的，可以当作是有两个特征值那如果遇到多特征值的时候，KNN算法也是用欧式距离，公式如下：从这里就能看出KNN的问题了，需要大量的存储空间来存放数据，在高维度（很多特征值输入）使用距离的度量算法，电脑得炸哈哈，就是极其影响性能（维数灾难）。

而且如果要预测的样本数据偏离，会导致分类失败。

优点也是有的，如数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感；理论成熟，思想简单。

三.KNN特点KNN是一种非参的，惰性的算法模型。

什么是非参，什么是惰性呢？非参的意思并不是说这个算法不需要参数，而是意味着这个模型不会对数据做出任何的假设，与之相对的是线性回归（我们总会假设线性回归是一条直线）。

也就是说KNN建立的模型结构是根据数据来决定的，这也比较符合现实的情况，毕竟在现实中的情况往往与理论上的假设是不相符的。

监督学习的分类算法

监督学习的分类算法
在机器学习中，无监督学习（Unsupervised learning）就是聚类，事先不知道样本的类别，通过某种办法，把相似的样本放在一起归位一类；而监督型学习（Supervised learning）就是有训练样本，带有属性标签，也可以理解成样本有输入有输出。

所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。

回归（Regression）和分类（Classification）的算法区别在于输出变量的类型，定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。

以下是一些常用的监督型学习方法。

一．K-近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN），K-近邻是一种分类算法，其思路是：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。

K通常是不大于20的整数。

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。

二. 决策树（Decision Trees）
决策树是一种常见的分类方法，其思想和“人类逐步分析比较然后作出结论”的过程十分相似。

监督分类的方法

监督分类的方法监督分类的方法监督分类是一种数据分析技术，是一种机器学习算法，它很大程度上是在两类或者多类数据之间划分线性分类模型。

它是将已经标记的训练数据集映射成一个函数，从而预测没有标记的数据集属于哪一类。

监督分类通常有四种方法：一、K最近邻(K-Nearest Neighbors)法K最近邻(KNN)法是最常用的监督分类法之一。

它是一种基于实例的方法，其假设一个新实例的类别可以由它最近的训练实例的类别来决定(即K个最相似的实例)，而不是统计分布。

KNN是一种基于投票的方法，即多数表决算法。

KNN的工作机制如下：对于一个未知类别的实例，依次取它距离最近的K个已知类别的实例，确定它的类别。

二、朴素贝叶斯(Naive Bayes)朴素贝叶斯(NB)是一种统计学方法，它假设每个特征属性之间相互独立，这个假设被称为贝叶斯假设或者朴素假设。

它被广泛地用于文档分类，数据挖掘，垃圾邮件过滤，和其他数据相关的应用场景中。

三、决策树(Decision Tree)决策树是一种监督学习的方法，它利用一系列问题来决定某一特定的类别分类的结果。

使用决策树可以将未确定的分类结果拆分成各个层次的问题，每个问题都可以用有限数量的语句来表示，称为决策节点，从而对分类结果进行准确的判断，并且决策树可以根据每个决策节点建立模型，将训练数据集映射成决策树模型，从而得出预测结果。

四、支持向量机(Support Vector Machine)支持向量机(SVM)是一种监督式学习的技术，它可以用来在样本空间中建立一个最佳的超平面，从而将类别完全分开。

它有两个基本概念：核函数和决策函数，其工作原理是：它从原始数据中提取出最佳分类的超平面，再根据支持向量的距离来判断类别，从而使得分类效果尽可能获得最高的精度。

基于KNN算法的图像分类与识别研究

基于KNN算法的图像分类与识别研究一、前言图像分类与识别在计算机视觉与人工智能领域中扮演着重要角色。

本文将介绍一种基于KNN算法的图像分类与识别方法，探讨其原理和应用。

二、KNN算法KNN算法为一种基于实例学习的无监督学习算法，它是从样本集中选择K个最近邻样本，通过这些最近邻样本的标签进行判别分类。

KNN算法的主要步骤包括数据预处理、选择最近邻、确定分类标签等。

KNN算法的分类器在处理高维数据时表现出较好的性能，具有较高的准确性。

但是，KNN算法在分类过程中需要遍历所有的训练样本，计算复杂度高，耗费时间长。

三、图像分类与识别的实现图像分类与识别是指对于一张给定的图片，确定其所属的分类。

本方法采用KNN算法进行实现，具体步骤如下：1. 数据预处理：将图片转换为向量，形成样本集，标注训练数据。

2. 特征提取：从样本集中提取特征向量，用于KNN算法分类器的训练和测试。

3. 选择最近邻：计算待分类图片与训练数据集中每一张图片的欧式距离，选取距离最近的K张图片。

4. 确定分类标签：根据选取的最近邻图片的标签，确定待分类图片的标签。

四、图像分类与识别的应用图像分类与识别在许多领域中都有广泛的应用。

以下介绍几个应用场景：1. 视频监控：对于公共场所的视频监控进行目标识别，并进行跟踪和分类，以便进行有效的安全监控。

2. 医学影像：对于医学影像进行分类和识别，以辅助诊断和治疗。

3. 遥感影像：对于遥感影像进行分类，以辅助农业和林业等领域的管理和决策。

五、总结本文介绍了一种基于KNN算法的图像分类与识别方法，该方法具有简单、易于实现、准确性高等优点。

在实际应用中，需要根据实际情况进行算法优化，提高算法的性能。

2.2：监督学习的基本分类模型（KNN、决策树、朴素贝叶斯）

2.2：监督学习的基本分类模型（KNN、决策树、朴素贝叶斯）K近邻分类器(KNN)KNN：通过计算待分类数据点，与已有数据集中的所有数据点的距离。

取距离最⼩的前K个点，根据“少数服从多数“的原则，将这个数据点划分为出现次数最多的那个类别。

sklearn中的K近邻分类器在sklearn库中，可以使⽤sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier创建⼀个K近邻分类器，主要参数有：• n_neighbors：⽤于指定分类器中K的⼤⼩(默认值为5，注意与kmeans的区别)• weights：设置选中的K个点对分类结果影响的权重（默认值为平均权重“uniform”，可以选择“distance”代表越近的点权重越⾼，或者传⼊⾃⼰编写的以距离为参数的权重计算函数）• algorithm：设置⽤于计算临近点的⽅法，因为当数据量很⼤的情况下计算当前点和所有点的距离再选出最近的k各点，这个计算量是很费时的，所以（选项中有ball_tree、kd_tree和brute，分别代表不同的寻找邻居的优化算法，默认值为auto，根据训练数据⾃动选择）K近邻分类器的使⽤创建⼀组数据 X 和它对应的标签 y：>>> X = [[0], [1], [2], [3]]>>> y = [0, 0, 1, 1]使⽤ import 语句导⼊ K 近邻分类器：>>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier参数 n_neighbors 设置为 3，即使⽤最近的3个邻居作为分类的依据，其他参数保持默认值，并将创建好的实例赋给变量 neigh。

>>> neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)调⽤ fit() 函数，将训练数据 X 和标签 y 送⼊分类器进⾏学习。

机器学习中常用的监督学习算法介绍

机器学习中常用的监督学习算法介绍机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它致力于研究如何使计算机具有学习能力，从而从数据中获取知识和经验，并用于解决各种问题。

监督学习是机器学习中最常见和基础的学习方式之一，它通过将输入数据与对应的输出标签进行配对，从而训练模型以预测新数据的标签。

在本文中，我们将介绍几种常用的监督学习算法及其特点。

1. 决策树（Decision Tree）决策树是一种基于树状结构来进行决策的监督学习算法。

在决策树中，每个节点表示一个特征，每个分支代表该特征的一个可能取值，而每个叶子节点则代表一个类别或输出。

决策树的优点是易于理解和解释，同时可以处理具有离散和连续特征的数据。

然而，它容易产生过拟合问题，需要进行剪枝等处理。

2. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。

它假设特征之间相互独立，并根据已知数据计算后验概率，从而进行分类。

朴素贝叶斯算法具有较好的可扩展性和高效性，并且对于处理大规模数据集非常有效。

然而，它的假设可能与实际数据不符，导致分类结果不准确。

3. 最近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）最近邻算法是一种基于实例的学习算法，它通过计算新数据点与训练样本集中各个数据点的距离，然后将新数据点分类为距离最近的K个数据点中的多数类别。

最近邻算法简单易懂，并且可以用于处理多类别问题。

然而，它的计算复杂度高，对于大规模数据集的处理效率较低。

4. 逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归是一种广义线性模型，主要用于解决二分类问题。

它通过将输入数据进行映射，并使用逻辑函数（常用的是sigmoid函数）将输入与输出进行转换。

逻辑回归模型可以用于预测某个样本属于某个类别的概率，并进行分类。

逻辑回归具有较好的可解释性和预测性能，同时支持处理连续和离散特征。

5. 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）支持向量机是一种常用的二分类算法，其目标是找到一个可以将不同类别的数据最大程度地分离的超平面。

KNN算法 - 机器学习算法入门

机器学习算法中的一种监督学习的算法：KNN算法，全称是K-NearestNeighbor,中文称之为K近邻算法。

它是机器学习可以说是最简单的分类算法之一，同时也是最常用的分类算法之一。

在接下来的内容中，将通过以下的几个方面的内容对该算法进行详细的讲解：一、算法思想五、距离问题二，篝法步骚KNN算KNNJI法实现1、算法思想思想首先对KNN算法的思想进行简单的描述：KNN算法是一个基本的分类和回归的算法，它是属于监督学习中分类方法的一种。

其大致思想表述为：1.给定一个训练集合M和一个测试对象n，其中该对象是由一个属性值和未知的类别标签组成的向量。

2.计算对象m和训练集中每个对象之间的距离（一般是欧式距离）或者相似度（一般是余弦相似度），确定最近邻的列表3.将最近邻列表中数量占据最多的类别判给测试对象z。

4.一般来说，我们只选择训练样本中前K个最相似的数据，这便是k-近邻算法中k的出处。

用一句俗语来总结KNN算法的思想：物以类聚，人以群分说明•所谓的监督学习和非监督学习，指的是训练数据是否有类别标签，如果有则是监督学习，否则是非监督学习•在监督学习中，输入变量和输出变量可以连续或者离散的。

如果输入输出变量都是连续型变量，则称为回归问题（房价预测）；如果输出是离散型变量，则称之为分类问题（判断患者是否属于患病）•在无监督学习中，数据是没有任何标签的，主要是各种聚类算法（以后学习）2、算法步骤KNN算法的步骤非常简单：1.计算未知实例到所有已知实例的距离；2.选择参数K(下面会具体讲解K值的相关问题)3.根据多数表决(Majority-Voting)规则，将未知实例归类为样本中最多数的类别3、图解KNN算法K值影响下面通过一组图形来解释下KNN算法的思想。

我们的目的是：判断蓝色的点属于哪个类别我们通过变化K的取值来进行判断。

在该算法中K的取值一般是奇数，防止两个类别的个数相同，无法判断对象的类别K=1、3、5、7…….1.首先如果K=1：会是什么的情况？根据图形判断：蓝色图形应该是属于三角形2.K=3的情形从图中可以看出来：蓝色部分还是属于三角形3.K=5的情形：此时我们观察到蓝色部分属于正方形了4.K=7的情形：这个时候蓝色部分又变成了三角形小结当K取值不同的时候，判别的结果是不同的。

数据挖掘工程师招聘笔试题及解答

招聘数据挖掘工程师笔试题及解答(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、下列哪种算法最适合处理具有非常高维度特征空间的数据集？A. K-均值（K-Means）B. 主成分分析（PCA）C. 支持向量机（SVM）D. 决策树（Decision Tree）2、假设你在处理一个二分类问题，并且你的模型在训练集上表现良好，但在测试集上的准确率很低，这表明你的模型可能出现了什么情况？A. 过拟合（Overfitting）B. 欠拟合（Underfitting）C. 正常拟合（Good Fit）D. 数据不平衡（Data Imbalance）3、题干：在数据挖掘过程中，以下哪个算法通常用于分类任务？A、K-means算法B、决策树算法C、支持向量机算法D、KNN算法4、题干：以下哪种数据预处理方法可以减少数据集中的噪声？A、数据清洗B、特征选择C、特征提取D、归一化5、在数据预处理阶段，填补缺失值是一个常见任务。

下列哪种方法不属于填补缺失值的技术？A、使用平均数B、使用中位数C、使用众数D、使用最大值6、下列哪个算法属于监督学习中的分类算法？A、K-均值聚类B、主成分分析（PCA）C、决策树D、Apriori关联规则7、在数据挖掘过程中，以下哪种算法适用于分类任务？A. K-最近邻算法（KNN）B. 聚类算法C. 决策树算法D. 聚类算法8、以下哪个指标用于评估分类模型的泛化能力？A. 准确率（Accuracy）B. 精确率（Precision）C. 召回率（Recall）D. F1分数（F1 Score）9、假设你在处理一个非常大的数据集，为了提高计算效率，你会优先考虑哪种数据结构？A. 链表B. 数组C. 哈希表D. 树形结构二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些技术是数据挖掘中常用的预处理技术？（）A、数据清洗B、数据集成C、特征选择D、数据归一化E、聚类分析2、以下关于关联规则的描述，正确的是哪些？（）A、关联规则挖掘可以用于分析购物篮数据，找出顾客可能同时购买的商品B、关联规则挖掘通常使用支持度和信任度来评估规则的强度C、Apriori算法是常用的关联规则挖掘算法，它使用候选项生成技术D、频繁项集是关联规则挖掘中的基本单元E、关联规则挖掘适用于所有类型的数据集3、在数据挖掘项目中，特征选择是一个重要的步骤。

数据挖掘工程师招聘笔试题及解答(某大型国企)

招聘数据挖掘工程师笔试题及解答(某大型国企)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、以下哪项不是数据挖掘中常用的数据预处理步骤？（）A、数据清洗B、数据集成C、数据规约D、数据加密2、在数据挖掘任务中，以下哪种算法属于监督学习算法？（）A、K-means聚类B、Apriori算法C、决策树D、AprioriHybrid算法3、题干：以下哪个算法通常用于处理分类问题？A、K-均值算法B、K-最近邻算法C、决策树算法D、K-中值算法4、题干：在数据挖掘中，以下哪个指标通常用来评估模型在测试数据集上的泛化能力？A、准确率B、召回率C、F1分数D、ROC曲线5、数据挖掘过程中，以下哪个算法通常用于处理高维数据集？A. 决策树B. K最近邻算法C. 支持向量机D. 主成分分析6、在数据挖掘中，以下哪个术语通常用来描述一个变量或属性对另一个变量或属性的预测能力？A. 精度B. 准确率C. 覆盖率D. 相关系数7、在数据挖掘过程中，用于评估两个变量之间关系强度的统计量是？A、皮尔逊相关系数B、均值C、标准差D、方差8、假设我们正在处理一个分类问题，并且使用了决策树算法。

在决策树中，用于决定如何划分数据集的标准不包括以下哪一项？A、基尼指数B、信息增益C、均方误差D、信息增益比9、数据挖掘过程中，以下哪个算法最适合处理大量高维数据？A. 决策树B. K-means聚类C. 线性回归D. 支持向量机二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些技术或工具是数据挖掘工程师在处理大数据时常用的？（）A、HadoopB、SparkC、PythonD、RE、SQLF、NoSQL2、以下哪些算法属于监督学习算法？（）A、K-meansB、决策树C、支持向量机D、KNNE、朴素贝叶斯3、在数据预处理阶段，对于缺失值的处理方法有哪些？A. 删除含有缺失值的记录B. 使用全局常数填充缺失值C. 使用均值、中位数或众数等统计量填充缺失值D. 使用机器学习方法预测缺失值E. 忽略缺失值，直接进行分析4、下列哪些算法可以用于分类任务？A. 线性回归（Linear Regression）B. 支持向量机（SVM）C. K-均值聚类（K-means Clustering）D. 决策树（Decision Tree）E. 主成分分析（PCA）5、以下哪些技术或工具是数据挖掘工程师在处理大数据时常用的？（）A. HadoopB. SparkC. R语言D. SQLE. Python6、在数据挖掘的生命周期中，以下哪些阶段是必须经历的？（）B. 数据预处理C. 模型选择D. 模型训练E. 模型部署7、以下哪些工具和技术通常用于数据挖掘任务中？（）A. Python的NumPy和Pandas库B. Hadoop和HiveC. R语言的统计和图形库D. SQL数据库查询语言E. Apache Spark8、以下哪些算法是监督学习算法？（）A. 决策树B. K-均值聚类C. 支持向量机D. 主成分分析E. K-最近邻9、以下哪些是数据预处理的步骤？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据变换D. 数据归约三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、数据挖掘工程师在处理大规模数据集时，应优先选择MapReduce这样的分布式计算框架，因为它比传统的批处理系统在性能上更优。

专业考试卷-通信技术-大数据考试模拟考试2

knn算法计算过程

knn算法计算过程KNN算法，即K最近邻算法，是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归问题。

其核心思想是：一个样本的输出值由其最近的K个邻居的输出值投票产生。

下面详细介绍KNN算法的计算过程：首先，我们需要有一个已标记的数据集，也就是训练集。

每个样本都有一些特征和一个对应的标签。

标签在分类问题中通常是类别，在回归问题中则是连续值。

当有一个新的未标记样本需要预测时，KNN算法就会开始工作。

它会计算新样本与训练集中每个样本之间的距离。

这个距离可以是欧氏距离、曼哈顿距离等，最常用的是欧氏距离。

距离越大，表示两个样本越不相似；距离越小，表示两个样本越相似。

计算完所有距离后，KNN算法会把这些距离从小到大排序，然后选择距离最近的K个样本。

这K个样本就是新样本的“邻居”。

接下来，KNN算法会根据这些邻居的标签来预测新样本的标签。

在分类问题中，通常采用多数投票法，也就是选择出现次数最多的类别作为新样本的类别。

在回归问题中，则可能采用平均值法，也就是把K个邻居的输出值求平均，作为新样本的输出值。

需要注意的是，K值的选择对KNN算法的性能有很大影响。

K值太小，容易受到噪声点的影响；K值太大，则可能会引入过多的不相关样本，使预测结果偏离实际。

因此，在实际应用中，通常需要尝试不同的K值，选择最优的K值。

总的来说，KNN算法的计算过程就是：计算新样本与训练集中每个样本的距离，选择距离最近的K个样本，然后根据这些样本的标签来预测新样本的标签。

这个过程简单直观，但效果却往往出人意料地好。

knn算法的函数实现

knn算法的函数实现1.knn算法介绍knn算法（k-Nearest Neighbor）是指利用样本之间的相似性来进行分类的一种监督学习算法。

它是由 Thomas Cover 在 1967 年发表的，算法的核心思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似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算法主要适用于分类和回归两个任务，特别适合处理小样本数据集。

Knn 算法的工作原理是：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，我们要做的是对新出现的数据进行分类，决策树算法使用了经验熵来确定最优划分，Knn算法采用统计学中的测度距离来度量数据之间的距离，K-近邻算法最重要的两个参数是K和距离度量，K值用于指定用于近邻搜索中邻域范围内的实例数量，而距离度量则用于指定两个实例之间的距离计算方法。

2.knn算法的基本步骤a.确定K值：K值表示所选的邻居的数量，一般选择3~10个作为最优K值。

b.计算距离：计算待预测点与每个训练样本点之间的距离，可以采用欧氏距离或曼哈顿距离等。

c.确定K值周围最近的K个邻居。

d.确定K值最接近的邻居中属于每个类别的数量。

e.投票机制：根据K个邻居中每个类别所占的比例（即权值），给待预测点所在类别赋予相应的票数。

f.待预测点归类：投票数最多的类别作为待预测点的类别。

3. knn 算法的优缺点优点：（1）计算量小：KNN作为实例学习算法，它不需要学习过程，只要知道如何计算距离就行，它的计算量只有在有新数据加入时才会改变，不用像神经网络那样复杂。

（2）准确率高：KNN是基于实例学习，它更看重离目标最近的样本，因而KNN赋予的权重是经过优化的，KNN可以很好地应用在小样本数据集。

（3）对异常值不敏感：KNN在计算相似性的时候，忽略了异常值，因此它不怕异常值的干扰，能够取得很高的精度。

缺点：（1）计算复杂度高：KNN实际上是一个懒惰学习的算法，因为它的算法的所有计算是在预测的时候完成的。

针对KNN算法的半监督学习理论研究

针对KNN算法的半监督学习理论研究什么是半监督学习？半监督学习是指在训练数据集中，仅有少量标记的数据，而大多数数据是未知标签的。

能够利用有标记数据的信息以及无标记数据的统计知识，来对那些未知标记的数据进行分类或者回归。

半监督学习最早的应用之一是基于图的半监督学习，因为人们很容易认识到数据在统计上或者几何上的相似性，并且在此基础上训练出来的模型可以更好地适应新的数据。

当然，这种方法还有很多其他的特点，例如在物体检测和图像分割中，它通常可以比无监督学习方法的效果更好。

KNN算法的基本思路其中KNN算法是基于图的半监督学习中的一种常用算法，它的基本思路是从有标记数据中选取最近的K个样本，然后通过把这些样本的标签取平均值，来预测其他未知样本的标签。

虽然说KNN是基于图的半监督学习的一种方法，但是它并不是将所有的数据都当做图中的节点。

在KNN算法中，我们需要人为地把那些和有标记数据不同的未知样本看做图中的节点。

这样我们就能利用已知标签的样本和图结构来预测未知标签样本的分类。

半监督学习的理论研究实际上，这个机制并不仅仅限制于这种图的方法。

KNN算法也可以应用在任何类型的数据中。

但是对于KNN算法的半监督学习的理论研究来说，是必须考虑到这种特殊的图结构的。

在最近研究KNN算法在半监督学习上性能的工作中，一些研究者认为对于KNN算法的半监督学习，最好选择多项式核函数作为距离度量，因为非常适合在纬度高的空间下。

同时，在采用KNN算法时，还应考虑到如何平衡那些有标记和无标记节点数目的问题。

本文旨在就这些问题展开更深入的讨论。

距离度量距离度量是KNN算法的核心，通常采用欧几里德距离。

但是考虑到在纬度高的空间下，这种物理的距离并不适用，我们需要寻找一个更好的方法来度量距离。

这时，我们可以采用多项式核函数，它是一种很好的特征映射。

多项式核函数能够将输入的数据转化为新的纬度空间，进而能够更好地定位样本的位置关系。

这种距离度量方法在高维空间中执行时比欧几里德距离更优秀，因为随着数据的维数增加，欧几里德距离将变得越来越难处理，同时程序运行的时间和能耗也会增加。

《数据挖掘》Knn算法原理以及python实现

Knn算法原理以及python实现第一大题：讲述自己在完成大作业过程中遇到的困难，解决问题的思路，以及相关感想，或者对这个项目的认识，或者对Python与数据挖掘的认识等等，300-500字。

对Python与数据挖掘的认识Python是动态语言. 在创建新的变量时,不用去指定变量的类型,Python是面向对象的语言. 通过组合(类里写类)和派生(继承)来定义类，在python中,函数和类都是第一类对象。

Python将简单的事情变得容易,让程序眼可以将精力放在算法和数据结构的设计上,不用纠结底层的细节。

Python应用广泛, 比如网络应用, 数据建模,大数据应用,自动化。

Python编码快,但运行速度慢，但可以加入C语言写的扩展。

数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。

换句话说，数据挖掘是从大量的、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。

Python语言挖掘的特色诸如MATLAB和Mathematica等高级程序语言也允许用户执行矩阵操作，MATLAB甚至还有许多内嵌的特征可以轻松地构造数据挖掘应用，而且MATLAB的运算速度也很快。

Python语言与Java和C完全不同，它清晰简练，而且易于理解，即使不是编程人员也能够理解程序的含义。

Python语言是高级编程语言，可以花费更多的时间处理数据的内在含义，而无须花费太多精力解决计算机如何得到数据结果。

Python语言使得很容易表达自己的目的。

第二大题：完成下面一项大作业题目。

题目一：Knn算法原理以及python实现一、Knn算法介绍Knn是一种监督学习算法，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判(投票法)或者回归。

若K=1，新数据被简单分配给其近邻的类。

knn计算公式

knn计算公式
KNN（K-Nearest Neighbors）是一种常用的监督学习算法，常用于分类和回归问题。

它的基本思想是根据邻近样本的类别来预测新样本的类别或数值。

在 KNN 分类中，计算公式通常涉及到计算样本之间的距离，然后选择前 K 个最邻近的样本。

常见的距离度量方法包括欧几里德距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。

以下是一个简单的 KNN 分类算法的计算公式示例：
1. 计算样本之间的距离：可以使用欧几里德距离公式（Euclidean distance）来计算两个样本之间的距离。

欧几里德距离公式为：d(x, y) = \sqrt{(x_1 - y_1)^2 + (x_2 - y_2)^2 + ... + (x_n - y_n)^2}
其中，(x_1, x_2, ..., x_n)和(y_1, y_2, ..., y_n)分别是两个样本的特征向量。

2. 选择前 K 个最邻近的样本：根据计算得到的距离，对每个待预测的样本，选择距离最近的 K 个样本。

3. 统计前 K 个最邻近样本的类别：对选择的 K 个邻近样本，统计它们的类别出现次数。

4. 确定预测类别：根据统计的类别出现次数，选择出现次数最多的类别作为待预测样本的类别。

在 KNN 回归中，计算公式通常涉及到计算样本之间的距离，然后选择前 K 个最邻近的样本。

然后，可以使用这
些邻近样本的平均值、众数或其他统计量来预测新样本的数值。

需要注意的是，KNN 算法的准确性和性能在很大程度上取决于 K 值的选择、距离度量方法以及数据的特征工程。

在实际应用中，需要根据具体问题和数据集进行调整和优化。