较小的K值会使得预测结果对近邻的实例点非常敏感,而较大的K值可以减少这种敏感性。 距离度量:在KNN算法中,我们需要计算待分类样本与已知类别样本之间的距离。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也是影响KNN算法性能的重要因素。 决策规则:在找到K个最近邻后,KNN算法使用投票机制进行决策。
1.K近邻算法介绍 1.1算法原理 原理: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,那么该样本也属于这个类 别。简单来说就是,求两点之间的距离,看距离谁是最近的,以此来区分我们要预测的这个数据是属于哪个分类。 我们看图来理解⼀下。蓝⾊点是属于a类型的...
总的来说,KNN算法是一种简单而直观的分类算法,它通过计算待分类样本与已知类别样本之间的距离来找到最近的K个邻居,并根据这些邻居的类别来决定待分类样本的类别。虽然它有一些局限性,但在许多应用中仍然表现出色。 用数学方式描述KNN算法 问题定义: 给定一个训练数据集 ,其中 是特征向量(这里的特征向量和矩阵的特征...